История IT-технологий сегодня — 20 октября
ℹ️ Кто родился в этот день
Серге́й Алексе́евич Ле́бедев (20 октября [2 ноября] 1902, Нижний Новгород, Российская империя — 3 июля 1974, Москва, СССР) — советский учёный, один из основоположников отечественной вычислительной техники; организатор и руководитель разработок первых советских ЭВМ, директор ИТМиВТ АН СССР.
Артур Уитни (родился 20 октября 1957 года) — разработчик языков программирования (A+, k, q), влиятелен в области языков для обработки массивных данных и высокопроизводительной финансовой аналитики.
🌐 Знаковые события
1997 — компания Microsoft обвинена в нарушении антитрастового законодательства США.
1998 — открыт информационный интернет-сервер «Кирилл и Мефодий».
#Biography #Birth_Date #Events #20Октября
Серге́й Алексе́евич Ле́бедев (20 октября [2 ноября] 1902, Нижний Новгород, Российская империя — 3 июля 1974, Москва, СССР) — советский учёный, один из основоположников отечественной вычислительной техники; организатор и руководитель разработок первых советских ЭВМ, директор ИТМиВТ АН СССР.
Артур Уитни (родился 20 октября 1957 года) — разработчик языков программирования (A+, k, q), влиятелен в области языков для обработки массивных данных и высокопроизводительной финансовой аналитики.
1997 — компания Microsoft обвинена в нарушении антитрастового законодательства США.
1998 — открыт информационный интернет-сервер «Кирилл и Мефодий».
#Biography #Birth_Date #Events #20Октября
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Сколько у вас мониторов?
Anonymous Poll
9%
Ни одного! Я ж говорил что работаю с ручкой и бумагой!
41%
Один и мне хватает
47%
Два, в самый раз
3%
Три и больше
Реактивное программирование
Простой REST-контроллер с Mono и Flux в Spring WebFlux
Spring WebFlux работает на Spring Boot — это упрощает запуск.
Создайте новый проект в IDE (IntelliJ, Eclipse) или через spring.io/initializr с зависимостями:
- Spring Reactive Web (для WebFlux).
- Spring Boot Starter WebFlux.
В pom.xml (Maven) это выглядит так:
Запустите приложение с @SpringBootApplication в главном классе. По умолчанию сервер — Reactor Netty (неблокирующий HTTP-сервер), порт 8080. Нет нужды в Tomcat — всё асинхронно. Если у вас уже есть Spring MVC, исключите starter-web, чтобы избежать конфликтов.
Теперь к контроллерам: в WebFlux они аннотированы @RestController (как в MVC), но методы возвращают Mono или Flux. Это значит: контроллер не блокирует поток — он возвращает "реактивный объект", а фреймворк сам подпишется и отправит ответ по мере готовности. Это решает боли блокировок: пока данные готовятся (например, запрос в БД), поток свободен для других запросов.
Mono в контроллере: для одиночных ответов
Mono — это поток для нуля или одного элемента, идеален для типичных REST-операций: GET одного ресурса, POST с созданием, DELETE с подтверждением. В контроллере метод возвращает Mono<T>, где T — ваш DTO или простая строка. Фреймворк автоматически сериализует его в JSON (с Jackson) и отправляет, когда элемент готов.
Простой пример: контроллер для приветствия.
Почему Mono лучше Object в MVC? В MVC метод ждёт выполнения (блокирует поток), здесь — нет. Под нагрузкой: тысячи /greet запросов — WebFlux использует event-loop (один поток на все), Reactor распределяет через Schedulers.
Если внутри Mono — запрос к сервису:
В контроллере:
Это цепочка: контроллер возвращает Mono от сервиса, фреймворк ждёт готовности без блокировки. Если ошибка в сервисе — onError преобразуется в HTTP 500, но вы можете настроить с @ExceptionHandler.
Расширим: обработка параметров запроса (@RequestParam) и тела (@RequestBody).
Для POST:
#Java #middle #Reactor #WebFlux #Mono #Flux
Простой REST-контроллер с Mono и Flux в Spring WebFlux
Spring WebFlux работает на Spring Boot — это упрощает запуск.
Создайте новый проект в IDE (IntelliJ, Eclipse) или через spring.io/initializr с зависимостями:
- Spring Reactive Web (для WebFlux).
- Spring Boot Starter WebFlux.
В pom.xml (Maven) это выглядит так:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
Для Gradle: implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-webflux'
Запустите приложение с @SpringBootApplication в главном классе. По умолчанию сервер — Reactor Netty (неблокирующий HTTP-сервер), порт 8080. Нет нужды в Tomcat — всё асинхронно. Если у вас уже есть Spring MVC, исключите starter-web, чтобы избежать конфликтов.
Теперь к контроллерам: в WebFlux они аннотированы @RestController (как в MVC), но методы возвращают Mono или Flux. Это значит: контроллер не блокирует поток — он возвращает "реактивный объект", а фреймворк сам подпишется и отправит ответ по мере готовности. Это решает боли блокировок: пока данные готовятся (например, запрос в БД), поток свободен для других запросов.
Mono в контроллере: для одиночных ответов
Mono — это поток для нуля или одного элемента, идеален для типичных REST-операций: GET одного ресурса, POST с созданием, DELETE с подтверждением. В контроллере метод возвращает Mono<T>, где T — ваш DTO или простая строка. Фреймворк автоматически сериализует его в JSON (с Jackson) и отправляет, когда элемент готов.
Простой пример: контроллер для приветствия.
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Mono;
@RestController
public class GreetingController {
@GetMapping("/greet/{name}")
public Mono<String> greet(@PathVariable String name) {
return Mono.just("Привет, " + name + "! Добро пожаловать в реактивный мир.");
}
}
Здесь @GetMapping — аннотация для маршрута, @PathVariable — параметр из URL. Метод возвращает Mono.just — простой синхронный элемент. Но под капотом: WebFlux подпишется на Mono, и когда значение готово (сразу), отправит HTTP 200 с телом. Если бы внутри был асинхронный вызов (например, Mono.delay(Duration.ofSeconds(2)).map(ignore -> "Задержанный привет")), сервер не заблокируется — запрос обработается асинхронно.
Почему Mono лучше Object в MVC? В MVC метод ждёт выполнения (блокирует поток), здесь — нет. Под нагрузкой: тысячи /greet запросов — WebFlux использует event-loop (один поток на все), Reactor распределяет через Schedulers.
Если внутри Mono — запрос к сервису:
@Service
public class UserService {
public Mono<User> findUserById(Long id) {
return Mono.fromCallable(() -> /* симуляция БД */ new User(id, "Имя")); // Асинхронно
}
}
В контроллере:
@GetMapping("/user/{id}")
public Mono<User> getUser(@PathVariable Long id) {
return userService.findUserById(id);
}
Это цепочка: контроллер возвращает Mono от сервиса, фреймворк ждёт готовности без блокировки. Если ошибка в сервисе — onError преобразуется в HTTP 500, но вы можете настроить с @ExceptionHandler.
Расширим: обработка параметров запроса (@RequestParam) и тела (@RequestBody).
Для POST:
@PostMapping("/create-user")
public Mono<User> createUser(@RequestBody Mono<UserRequest> requestMono) {
return requestMono.flatMap(req -> {
// Асинхронная логика: создать пользователя
return userService.createUser(req.getName()).map(saved -> new User(saved.getId(), saved.getName()));
});
}
Здесь @RequestBody — Mono, потому что тело может приходить асинхронно (большие данные). flatMap — для цепочки (из поста 8), чтобы "развернуть" подпоток.
#Java #middle #Reactor #WebFlux #Mono #Flux
👍2
Flux в контроллере: для коллекций и стриминга
Flux — для нуля, одного или многих элементов, подходит для GET списков, пагинации или реального времени (стриминг событий). Возвращайте Flux<T>, и WebFlux отправит ответ как JSON-массив (для конечного) или text/event-stream для SSE (сервер-сент событий).
Простой пример: список элементов.
Фреймворк соберёт Flux в JSON-массив и отправит одним ответом.
Но если Flux асинхронный:
Ответ будет стриминговым: клиенту придут данные по мере готовности (chunked transfer).
Для явного SSE добавьте produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE:
Расширим: пагинация с @RequestParam.
Для POST с Flux телом (batch-операции):
Обработка ошибок и валидация в контроллерах
Ошибки — часть жизни: в WebFlux используйте @ExceptionHandler в контроллере или глобально (@ControllerAdvice).
Пример:
Для валидации: @Validated на контроллере, @Valid на @RequestBody. Ошибки валидации — WebExchangeBindException, обработайте в handler.
Глобально: @ControllerAdvice с @ExceptionHandler для централизованной обработки. Это интегрируется с onErrorResume/retry: в сервисе добавьте, и контроллер получит восстановленный поток.
Практические советы и подводные камни
- Тестирование: Используйте WebTestClient — webTestClient.get().uri("/greet/Name").exchange().expectStatus().isOk().expectBody(String.class).isEqualTo("Привет, Name!");
- Schedulers: Если в сервисе blocking код, добавьте .publishOn(Schedulers.boundedElastic()) перед возвратом в контроллер.
- Проблема: Возврат Flux без produces = TEXT_EVENT_STREAM — соберётся в массив, но под большой нагрузкой рискуете буфером; для стриминга укажите media type.
- Оптимизация: Для больших ответов используйте Flux<DataBuffer> — стриминг байтов без сериализации в память.
- Интеграция: С Spring Security Reactive — фильтры асинхронны, не блокируют.
#Java #middle #Reactor #WebFlux #Mono #Flux
Flux — для нуля, одного или многих элементов, подходит для GET списков, пагинации или реального времени (стриминг событий). Возвращайте Flux<T>, и WebFlux отправит ответ как JSON-массив (для конечного) или text/event-stream для SSE (сервер-сент событий).
Простой пример: список элементов.
@GetMapping("/users")
public Flux<User> getAllUsers() {
return Flux.fromIterable(List.of(new User(1L, "Алиса"), new User(2L, "Боб")));
}
Фреймворк соберёт Flux в JSON-массив и отправит одним ответом.
Но если Flux асинхронный:
public Flux<User> findAllUsers() {
return Flux.range(1, 5)
.delayElements(Duration.ofSeconds(1)) // Симуляция задержки
.map(i -> new User((long) i, "Пользователь " + i));
}
Ответ будет стриминговым: клиенту придут данные по мере готовности (chunked transfer).
Для явного SSE добавьте produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE:
@GetMapping(value = "/stream-users", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<User> streamUsers() {
return findAllUsers();
}
Теперь ответ — SSE: каждый элемент как event: data: {"id":1,"name":"Пользователь 1"}\n\n. Клиент (браузер или WebClient) может реагировать на каждый по отдельности, без ожидания всего. Это решает боли callback-ада: вместо polling (опроса сервера), сервер толкает данные (push из поста 3).
Расширим: пагинация с @RequestParam.
@GetMapping("/users-paged")
public Flux<User> getPagedUsers(@RequestParam(defaultValue = "0") int page, @RequestParam(defaultValue = "10") int size) {
return userService.findPaged(page, size); // Сервис возвращает Flux<User>
}
Для POST с Flux телом (batch-операции):
@PostMapping("/batch-users")
public Flux<User> createBatch(@RequestBody Flux<UserRequest> requestsFlux) {
return requestsFlux.flatMap(req -> userService.createUser(req.getName()));
}
flatMap — для параллельной обработки, возвращает Flux сохранённых пользователей.
Обработка ошибок и валидация в контроллерах
Ошибки — часть жизни: в WebFlux используйте @ExceptionHandler в контроллере или глобально (@ControllerAdvice).
Пример:
@ExceptionHandler(UserNotFoundException.class)
public Mono<ResponseEntity<String>> handleNotFound(UserNotFoundException ex) {
return Mono.just(ResponseEntity.notFound().build());
}
Для валидации: @Validated на контроллере, @Valid на @RequestBody. Ошибки валидации — WebExchangeBindException, обработайте в handler.
Глобально: @ControllerAdvice с @ExceptionHandler для централизованной обработки. Это интегрируется с onErrorResume/retry: в сервисе добавьте, и контроллер получит восстановленный поток.
Практические советы и подводные камни
- Тестирование: Используйте WebTestClient — webTestClient.get().uri("/greet/Name").exchange().expectStatus().isOk().expectBody(String.class).isEqualTo("Привет, Name!");
- Schedulers: Если в сервисе blocking код, добавьте .publishOn(Schedulers.boundedElastic()) перед возвратом в контроллер.
- Проблема: Возврат Flux без produces = TEXT_EVENT_STREAM — соберётся в массив, но под большой нагрузкой рискуете буфером; для стриминга укажите media type.
- Оптимизация: Для больших ответов используйте Flux<DataBuffer> — стриминг байтов без сериализации в память.
- Интеграция: С Spring Security Reactive — фильтры асинхронны, не блокируют.
#Java #middle #Reactor #WebFlux #Mono #Flux
👍1
Что выведет код?
#Tasks
import java.util.Optional;
public class Task201025 {
public static void main(String[] args) {
Optional<String> optional = Optional.of("hello");
Optional<String> filtered = optional.filter(s -> s.length() > 10);
Optional<String> mapped = optional.map(s -> null);
System.out.println(filtered.isPresent());
System.out.println(mapped.isPresent());
System.out.println(optional.orElse("world"));
System.out.println(filtered.orElse("java"));
}
}
#Tasks
Варианты ответа:
Anonymous Quiz
20%
false false world java
10%
false true hello java
60%
false false hello java
10%
true false hello world
Вопрос с собеседований
Что такое method reference?🤓
Ответ:
Ссылки на методы (::) позволяют использовать существующие методы как лямбды.
Например: System.out::println вместо (x) -> System.out.println(x).
Это делает код ещё короче и читаемее.
#собеседование
Что такое method reference?
Ответ:
Например: System.out::println вместо (x) -> System.out.println(x).
Это делает код ещё короче и читаемее.
#собеседование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
История IT-технологий сегодня — 21 октября
ℹ️ Кто родился в этот день
А́льфред Бе́рнхард Но́бель (швед. Alfred Bernhard Nobel МФА: [ˈǎlfrɛd nʊˈbɛlː]о файле; 21 октября 1833, Стокгольм, Шведско-норвежская уния — 10 декабря 1896, Сан-Ремо, Королевство Италия) — шведский химик, инженер, изобретатель, предприниматель и филантроп.
🌐 Знаковые события
1832 — российский учёный Павел Шиллинг в своей петербургской квартире продемонстрировал изобретённый им электромагнитный телеграф.
1879 — американский изобретатель Томас Алва Эдисон испытывает свою первую лампу накаливания с угольной нитью.
1944 — в Бермудском треугольнике загадочно исчез экипаж американского корабля «Рубикон». Корабль был найден без повреждений, а на его борту находилась только собака. Судно было в отличном состоянии, если не считать порванного буксирного троса, свисавшего с носа корабля.
#Biography #Birth_Date #Events #21Октября
А́льфред Бе́рнхард Но́бель (швед. Alfred Bernhard Nobel МФА: [ˈǎlfrɛd nʊˈbɛlː]о файле; 21 октября 1833, Стокгольм, Шведско-норвежская уния — 10 декабря 1896, Сан-Ремо, Королевство Италия) — шведский химик, инженер, изобретатель, предприниматель и филантроп.
1832 — российский учёный Павел Шиллинг в своей петербургской квартире продемонстрировал изобретённый им электромагнитный телеграф.
1879 — американский изобретатель Томас Алва Эдисон испытывает свою первую лампу накаливания с угольной нитью.
1944 — в Бермудском треугольнике загадочно исчез экипаж американского корабля «Рубикон». Корабль был найден без повреждений, а на его борту находилась только собака. Судно было в отличном состоянии, если не считать порванного буксирного троса, свисавшего с носа корабля.
#Biography #Birth_Date #Events #21Октября
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Раздел 6. Коллекции в Java
Глава 4. Queue и Deque
Реализации: PriorityQueue, LinkedList как очередь. Применение: обработка задач, хранение заявок
Интерфейс Queue<E> имеет несколько реализаций в JCF, каждая оптимизирована под разные сценарии. Сегодня фокус на PriorityQueue и LinkedList (как Queue). Эти реализации демонстрируют разнообразие: от строгого FIFO до приоритетной обработки.
LinkedList<E> как Queue
LinkedList — это двусвязный список (doubly-linked list), который реализует Queue<E> (а также List<E> и Deque<E>). Как очередь, она идеальна для FIFO: добавление в конец, извлечение из начала.
Особенности:
FIFO: Строго соблюдается порядок добавления.
Уникальность: Нет, дубликаты разрешены.
Null: Разрешен (LinkedList позволяет null элементы).
Big O: O(1) для offer (добавление в конец), poll (извлечение из начала), peek (просмотр начала). Contains — O(n), так как перебор списка.
Внутренняя работа: Каждый элемент — узел (node) с ссылками на prev и next. Добавление — создание узла и обновление ссылок. Извлечение — удаление первого узла и сдвиг ссылок.
Нюансы:
Эффективна для частых вставок/удалений в концах (O(1)), но медленная для середины (O(n)).
Память: Выше, чем у ArrayDeque (из-за ссылок на prev/next).
Thread-safety: Нет — для многопоточности используйте BlockingQueue.
Дополнительно: Как Deque, поддерживает добавление/извлечение с обоих концов (об этом в следующем уроке).
Когда использовать: Для простых FIFO-очередей с небольшим размером, или когда нужна универсальность (Queue + List).
Пример кода для LinkedList как Queue:
PriorityQueue<E>
PriorityQueue — это приоритетная очередь на основе кучи (binary heap, min-heap по умолчанию). Она не следует FIFO, а извлекает элементы по приоритету (минимальный первый для натуральных типов).
Особенности:
FIFO: Нет — приоритетный порядок (по Comparable или Comparator).
Уникальность: Нет, дубликаты разрешены.
Null: Не разрешен (NullPointerException).
Big O: O(log n) для offer (вставка в кучу), poll (извлечение минимума с перестройкой), peek — O(1). Contains — O(n), так как перебор.
Внутренняя работа: Хранит элементы в массиве как бинарную кучу. При добавлении/извлечении перестраивает кучу (heapify) для поддержания свойства: родитель <= дети. Приоритет определяется compareTo() или Comparator.
Нюансы:
Порядок итерации: Не гарантирован (куча не sorted list).
Comparator: Передайте при создании: new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a) для max-heap.
Размер: Resizable, initial capacity 11.
Thread-safety: Нет — используйте PriorityBlockingQueue для потоков.
Custom объекты: Должны реализовывать Comparable<E> или предоставить Comparator, иначе ClassCastException.
Когда использовать: Для задач с приоритетами (например, планировщик задач, Dijkstra алгоритм).
#Java #для_новичков #beginner #Collections #PriorityQueue #LinkedList
Глава 4. Queue и Deque
Реализации: PriorityQueue, LinkedList как очередь. Применение: обработка задач, хранение заявок
Интерфейс Queue<E> имеет несколько реализаций в JCF, каждая оптимизирована под разные сценарии. Сегодня фокус на PriorityQueue и LinkedList (как Queue). Эти реализации демонстрируют разнообразие: от строгого FIFO до приоритетной обработки.
LinkedList<E> как Queue
LinkedList — это двусвязный список (doubly-linked list), который реализует Queue<E> (а также List<E> и Deque<E>). Как очередь, она идеальна для FIFO: добавление в конец, извлечение из начала.
Особенности:
FIFO: Строго соблюдается порядок добавления.
Уникальность: Нет, дубликаты разрешены.
Null: Разрешен (LinkedList позволяет null элементы).
Big O: O(1) для offer (добавление в конец), poll (извлечение из начала), peek (просмотр начала). Contains — O(n), так как перебор списка.
Внутренняя работа: Каждый элемент — узел (node) с ссылками на prev и next. Добавление — создание узла и обновление ссылок. Извлечение — удаление первого узла и сдвиг ссылок.
Нюансы:
Эффективна для частых вставок/удалений в концах (O(1)), но медленная для середины (O(n)).
Память: Выше, чем у ArrayDeque (из-за ссылок на prev/next).
Thread-safety: Нет — для многопоточности используйте BlockingQueue.
Дополнительно: Как Deque, поддерживает добавление/извлечение с обоих концов (об этом в следующем уроке).
Когда использовать: Для простых FIFO-очередей с небольшим размером, или когда нужна универсальность (Queue + List).
Пример кода для LinkedList как Queue:
javaimport java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
queue.offer("Задача 1"); // Добавление в конец
queue.offer("Задача 2");
queue.offer("Задача 3");
System.out.println(queue); // [Задача 1, Задача 2, Задача 3] — FIFO порядок
System.out.println(queue.peek()); // Задача 1 (просмотр)
System.out.println(queue.poll()); // Задача 1 (извлечение)
System.out.println(queue); // [Задача 2, Задача 3]
queue.offer(null); // Разрешен null
System.out.println(queue.poll()); // Задача 2
}
}
Вывод: Показывает FIFO — элементы извлекаются в порядке добавления, null разрешен.
PriorityQueue<E>
PriorityQueue — это приоритетная очередь на основе кучи (binary heap, min-heap по умолчанию). Она не следует FIFO, а извлекает элементы по приоритету (минимальный первый для натуральных типов).
Особенности:
FIFO: Нет — приоритетный порядок (по Comparable или Comparator).
Уникальность: Нет, дубликаты разрешены.
Null: Не разрешен (NullPointerException).
Big O: O(log n) для offer (вставка в кучу), poll (извлечение минимума с перестройкой), peek — O(1). Contains — O(n), так как перебор.
Внутренняя работа: Хранит элементы в массиве как бинарную кучу. При добавлении/извлечении перестраивает кучу (heapify) для поддержания свойства: родитель <= дети. Приоритет определяется compareTo() или Comparator.
Нюансы:
Порядок итерации: Не гарантирован (куча не sorted list).
Comparator: Передайте при создании: new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a) для max-heap.
Размер: Resizable, initial capacity 11.
Thread-safety: Нет — используйте PriorityBlockingQueue для потоков.
Custom объекты: Должны реализовывать Comparable<E> или предоставить Comparator, иначе ClassCastException.
Когда использовать: Для задач с приоритетами (например, планировщик задач, Dijkstra алгоритм).
#Java #для_новичков #beginner #Collections #PriorityQueue #LinkedList
👍1
Пример кода для PriorityQueue:
Применение очередей: Обработка задач, хранение заявок
Очереди идеальны для сценариев последовательной обработки.
Обработка задач (Task Processing):
Пример: Планировщик задач, где задачи добавляются в очередь и обрабатываются по порядку (FIFO с LinkedList) или по приоритету (PriorityQueue).
Нюанс: В многопоточных системах (например, Thread pool) используйте BlockingQueue для безопасного poll.
Пример кода (простой обработчик):
Хранение заявок (Request Storage):
Пример: Сервер хранит входящие заявки в очередь для последовательной обработки (например, HTTP requests).
С PriorityQueue: Заявки по срочности (high-priority first).
Нюанс: Для реальных систем используйте BlockingQueue (offer/poll с блокировкой при пустой/полной).
Пример кода (приоритетные заявки):
Полезные советы для новичков
LinkedList для простоты: Универсальна для FIFO, легко добавить Deque-функции.
PriorityQueue для приоритетов: Передавайте Comparator для custom порядка (например, max-heap).
Custom классы: Реализуйте Comparable для PriorityQueue, или используйте Comparator.
Пустая очередь: Проверяйте isEmpty() перед poll, или используйте null от poll.
Итерация: For-each для просмотра, но не модифицируйте.
#Java #для_новичков #beginner #Collections #PriorityQueue #LinkedList
javaimport java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();
queue.offer(3);
queue.offer(1);
queue.offer(2);
System.out.println(queue); // [1, 3, 2] — min в начале, но итерация не sorted
System.out.println(queue.peek()); // 1 (минимальный)
System.out.println(queue.poll()); // 1
System.out.println(queue); // [2, 3]
// Max-heap с Comparator
Queue<Integer> maxQueue = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
maxQueue.offer(3);
maxQueue.offer(1);
maxQueue.offer(2);
System.out.println(maxQueue.poll()); // 3 (максимальный)
// queue.offer(null); // NPE
}
}
Вывод: Элементы извлекаются по приоритету, не по порядку добавления.
Применение очередей: Обработка задач, хранение заявок
Очереди идеальны для сценариев последовательной обработки.
Обработка задач (Task Processing):
Пример: Планировщик задач, где задачи добавляются в очередь и обрабатываются по порядку (FIFO с LinkedList) или по приоритету (PriorityQueue).
Нюанс: В многопоточных системах (например, Thread pool) используйте BlockingQueue для безопасного poll.
Пример кода (простой обработчик):
javaimport java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
public class TaskProcessor {
private Queue<String> tasks = new LinkedList<>();
public void addTask(String task) {
tasks.offer(task);
}
public void processTasks() {
while (!tasks.isEmpty()) {
String task = tasks.poll();
System.out.println("Обработка: " + task);
}
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
TaskProcessor processor = new TaskProcessor();
processor.addTask("Задача 1");
processor.addTask("Задача 2");
processor.processTasks(); // Обработка: Задача 1\nОбработка: Задача 2
}
}
Вывод: Задачи обрабатываются FIFO.
Хранение заявок (Request Storage):
Пример: Сервер хранит входящие заявки в очередь для последовательной обработки (например, HTTP requests).
С PriorityQueue: Заявки по срочности (high-priority first).
Нюанс: Для реальных систем используйте BlockingQueue (offer/poll с блокировкой при пустой/полной).
Пример кода (приоритетные заявки):
javaimport java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
class Request implements Comparable<Request> {
private String name;
private int priority; // 1 - высокий, 10 - низкий
public Request(String name, int priority) {
this.name = name;
this.priority = priority;
}
@Override
public int compareTo(Request other) {
return Integer.compare(this.priority, other.priority); // Min-heap по приоритету
}
public String getName() {
return name;
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Queue<Request> requests = new PriorityQueue<>();
requests.offer(new Request("Заявка A", 5));
requests.offer(new Request("Заявка B", 1)); // Высокий приоритет
requests.offer(new Request("Заявка C", 3));
while (!requests.isEmpty()) {
System.out.println("Обработка: " + requests.poll().getName()); // Заявка B, Заявка C, Заявка A
}
}
}
Вывод: Заявки обрабатываются по приоритету.
Полезные советы для новичков
LinkedList для простоты: Универсальна для FIFO, легко добавить Deque-функции.
PriorityQueue для приоритетов: Передавайте Comparator для custom порядка (например, max-heap).
Custom классы: Реализуйте Comparable для PriorityQueue, или используйте Comparator.
Пустая очередь: Проверяйте isEmpty() перед poll, или используйте null от poll.
Итерация: For-each для просмотра, но не модифицируйте.
#Java #для_новичков #beginner #Collections #PriorityQueue #LinkedList
👍1
Что выведет код?
#Tasks
import java.util.PriorityQueue;
public class Task211025 {
public static void main(String[] args) {
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
pq.offer(5);
pq.offer(2);
pq.offer(8);
pq.offer(1);
System.out.print(pq.poll() + " ");
System.out.print(pq.poll() + " ");
pq.offer(0);
pq.offer(3);
System.out.print(pq.poll() + " ");
System.out.print(pq.poll() + " ");
System.out.print(pq.poll());
}
}
#Tasks