小顶堆

PriorityQueue\DelayedWorkQueue\PriorityBlockingQueue
小顶堆的实现，主要用于快速输出最小值，时间、空间复杂度都很低，不存在平衡
性。相比于借助二分查找法完成有序列表，每次输出数组首位，后面再整体移位，这种做法，维护有序性的时间成本高！

Java堆结构PriorityQueue完全解析
 PriorityQueue

有两个应用场景 1、优先级队列 2、延时执行ScheduledThreadPoolExecutor。
延时执行的实现方式是：当前时间点+延时时长作为 K , 线程池到任务队列中取任务时，若时间未到则发生阻塞，阻塞时长available.awaitNanos(delay); 具体代码如下：

        public RunnableScheduledFuture<?> take() throws InterruptedException {
            final ReentrantLock lock = this.lock;
            lock.lockInterruptibly();
            try {
                for (;;) {
                    RunnableScheduledFuture<?> first = queue[0];
                    if (first == null)
                        available.await();
                    else {
                        long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
                        if (delay <= 0)
                            return finishPoll(first);
                        first = null; // don't retain ref while waiting
                        if (leader != null)
                            available.await();
                        else {
                            Thread thisThread = Thread.currentThread();
                            leader = thisThread;
                            try {
                                available.awaitNanos(delay);
                            } finally {
                                if (leader == thisThread)
                                    leader = null;
                            }
                        }
                    }
                }
            } finally {
                if (leader == null && queue[0] != null)
                    available.signal();
                lock.unlock();
            }
        }

二叉查找树

二叉树的遍历，用中序遍历的结果是，从小到大排序。

屏幕快照 2018-01-21 下午8.56.05.png

    /**
     * 中序遍历，
     * 每个叶子节点可以看做是，左右子叶子节点都为null的父节点
     */
    public void midForeach(int index) {
        if (isV(index)) {
            return;
        }
        midForeach(index * 2);
        System.out.print(array[index] + ",");
        midForeach(index * 2 + 1);
    }