总体介绍
　　前面以Java ArrayDeque为例讲解了Stack和Queue，其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue，即优先队列。优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值小的（Java的优先队列每次取小元素，C++的优先队列每次取大元素）。这里牵涉到了大小关系，元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序（natural ordering），也可以通过构造时传入的比较器（Comparator，类似于C++的仿函数）。
　　Java中PriorityQueue实现了Queue接口，不允许放入null元素；其通过堆实现，具体说是通过完全二叉树（complete binary tree）实现的小顶堆（任意一个非叶子节点的权值，都不大于其左右子节点的权值），也意味着可以通过数组来作为PriorityQueue的底层实现。

　　上图中我们给每个元素按照层序遍历的方式进行了编号，如果你足够细心，会发现父节点和子节点的编号是有联系的，更确切的说父子节点的编号之间有如下关系：
　　leftNo = parentNo*2+1
　　rightNo = parentNo*2+2
　　parentNo = (nodeNo-1)/2
　　通过上述三个公式，可以轻易计算出某个节点的父节点以及子节点的下标。这也是为什么可以直接用数组来存储堆的原因。
　　PriorityQueue的peek()和element操作是常数时间，add()， offer()， 无参数的remove()以及poll()方法的时间复杂度都是log(N)。
　　方法剖析
　　add()和offer()
　　add(E e)和offer(E e)的语义相同，都是向优先队列中插入元素，只是Queue接口规定二者对插入失败时的处理不同，前者在插入失败时抛出异常，后则则会返回false。对于PriorityQueue这两个方法其实没什么差别。

　　新加入的元素可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行必要的调整。
//offer(E e)
public boolean offer(E e) {
if (e == null)//不允许放入null元素
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);//自动扩容
size = i + 1;
if (i == 0)//队列原来为空，这是插入的第一个元素
queue[0] = e;
else
siftUp(i， e);//调整
return true;
}
　　上述代码中，扩容函数grow()类似于ArrayList里的grow()函数，是再申请一个更大的数组，并将原数组的元素复制过去，这里不再赘述。需要注意的是siftUp(int k， E x)方法，该方法用于插入元素x并维持堆的特性。
//siftUp()
private void siftUp(int k， E x) {
while (k > 0) {
int parent = (k - 1) >>> 1;//parentNo = (nodeNo-1)/2
Object e = queue[parent];
if (comparator.compare(x， (E) e) >= 0)//调用比较器的比较方法
break;
queue[k] = e;
k = parent;
}
queue[k] = x;
}
　　新加入的元素x可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行调整。调整的过程为：从k指定的位置开始，将x逐层与当前点的parent进行比较并交换，直到满足x >= queue[parent]为止。注意这里的比较可以是元素的自然顺序，也可以是依靠比较器的顺序。
　　element()和peek()
　　element()和peek()的语义完全相同，都是获取但不删除队首元素，也是队列中权值小的那个元素，二者的区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。根据小顶堆的性质，堆顶那个元素是全局小的那个；由于堆用数组表示，根据下标关系，0下标处的那个元素既是堆顶元素。所以直接返回数组0下标处的那个元素即可。