Collection的其它两大分支：List和Set在前面已近分析过，这篇来分析一下Queue的底层实现。
前三篇关于Java容器类的文章：
java容器类1：Collection,List,ArrayList,LinkedList深入解读
java容器类2：Map及HashMap深入解读
java容器类3：set/HastSet/MapSet深入解读
Queue
public interface Queue<E> extends Collection<E> { boolean add(E var1); boolean offer(E var1); E remove(); E poll(); E element(); E peek(); }
这就是Queue接口的代码，相比于List或者Set简洁明了很多。下面介绍一下它里面接口的含义：
在处理元素前用于保存元素的 collection。除了基本的 Collection 操作外，队列还提供其他的
插入、提取和检查
操作。每个方法都存在两种形式：
一种抛出异常（操作失败时），另一种返回一个特殊值（null 或 false，具体取决于操作）。
插入操作的后一种形式是用于专门为有容量限制的 Queue 实现设计的；在大多数实现中，插入操作不会失败。
AbstractQueue
AbstractQueue中实现了queue和Collection中部分函数，比较简单，源码如下：
public abstract class AbstractQueue<E> extends AbstractCollection<E> implements Queue<E> {
protected AbstractQueue() {
}
public boolean add(E e) { if (offer(e)) return true; else throw new IllegalStateException("Queue full"); } public E remove() { E x = poll(); if (x != null) return x; else throw new NoSuchElementException(); } public E element() { E x = peek(); if (x != null) return x; else throw new NoSuchElementException(); } public void clear() { while (poll() != null) ; } public boolean addAll(Collection<? extends E> c) { if (c == null) throw new NullPointerException(); if (c == this) throw new IllegalArgumentException(); boolean modified = false; for (E e : c) if (add(e)) modified = true; return modified; } }
从上面的调用关系可以看出来，Queue的解释中哪些是会抛出异常的调用，哪些是不会抛出异常的调用接口。
Deque
一个线性 collection，支持在两端插入和移除元素。名称 deque 是“double ended queue（双端队列）”的缩写，通常读为“deck”。大多数 Deque 实现对于它们能够包含的元素数没有固定限制，但此接口既支持有容量限制的双端队列，也支持没有固定大小限制的双端队列。（java 1.6版本中的家扣，1.8中接口有变动，但是大概含义相似）
在Java容器类1中介绍了LinkedList，链表类其实实现了 Deque的接口，所以链表支持从头部和尾部添加和移除元素。
ArrayDeque
因为链表的存储结构可能比较简单，这里介绍一下ArrayDeque，它的里面存储元素使用一个数组。 作为一个双端队列的数组，涉及到扩容和元素的拷贝的逻辑可能比较复杂些。
看一下里面的几个构造函数：
public ArrayDeque() {
elements =
new Object[16];
} public ArrayDeque(int numElements) {allocateElements(numElements);
} public ArrayDeque(Collection<? extends E> c) { allocateElements(c.size()); addAll(c); }
从构造函数可以看出默认的会分配一个长度为16的数组。同时，也支持指定大小的队列（这里的allocateElements函数之前在
java容器类2：Map及HashMap深入解读 中已经深入分析过，是个非常精妙的函数）。下面看一下到底是如何实现插入？又是如何自动扩充数组的?
ArrayQueue中维护了两个成员变量：head和tail分别代表 队列的头和尾在数组中的下标。
/** * The index of the element at the head of the deque (which is the * element that would be removed by remove() or pop()); or an * arbitrary number equal to tail if the deque is empty. */ transient int head; /** * The index at which the next element would be added to the tail * of the deque (via addLast(E), add(E), or push(E)). */ transient int tail;
在队列的首部添加元素：
public void addFirst(E e) { if (e == null) throw new NullPointerException();elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e;
if (head == tail)
doubleCapacity();
}public void
addLast(E e) {
if
(e ==null
)throw new
NullPointerException();if
elements[tail] = e;
( (tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)
doubleCapacity();
}
由构造函数和数组分配的函数可以知道，数组的长度肯定是一个2的幂次方的一个整数。
当head为大于0的整数时，在头部插入很简单，将head前一个元素赋值为e就可以了。那么当head为0时，怎么计算的？由上面可以看出会插入到数组的尾部。所以ArrayDeque相当于在一个圆环上，规定一个头一个尾作为队列的前后（将数组的首位相连）。
在最后位置添加元素的原理和在首部添加相似。注意判断是否已满的 判断，这里不再分析。
当队列已经满后，会将数组的长度double。由于数组是不能自由扩张的，所以doubleCapacity函数应该是分配一个更大的数组，并将原来的元素拷贝进去，这里不再分析。
总的来说双端队列ArrayDeque是在数组的基础之上实现，原理和实现都不算复杂，但是很多边界调节等细节可以斟酌。
BlockingQueue
BlockingQueue是concurrent包下面的，后续打算写一个系列文章专门分析concurrent包下面的类，及一些多线程相关的东西。
PriorityQueue
优先级队列是一个可以排序的队列。内部是一个最大堆，大部分人应该了解堆排序，所以对最大堆应该不会陌生。
每次读取元素都是读取最大的元素（默认情况下）。
对外的接口有如下：
| 方法名 | 功能描述 |
|---|---|
| add(E e) | 添加元素 |
| clear() | 清空 |
| contains(Object o) | 检查是否包含当前参数元素 |
| offer(E e) | 添加元素 |
| peek() | 读取元素，（不删除） |
| poll() | 取出元素，（删除） |
| remove(Object o) | 删除指定元素 |
| size() | 返回长度 |
PriorityQueue 默认是一个最大堆结构，如果想构造一个最小堆：
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11; PriorityQueue<Integer> maxHeap=new PriorityQueue<Integer>(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o2-o1; } });
关于堆的数据结构部分这里不再分析可以参考：https://www.cnblogs.com/tstd/p/5125949.html
c++版的优先级队列分析：优先级队列用法详解（priority_queue）
由于是通过数组保存数据，所以优先级队列也会涉及到容量的扩充等，和HashMap/Setting/Collection的扩容原理相同，甚至更简单，不再分析。PriorityQueue内部的操作都是在最大堆的基础上展开的，阅读堆的数据结构相关资料便可了解。
参考：
http://tool.oschina.net/uploads/apidocs/jdk-zh/java/util/Deque.html
