什么是优先队列？
优先队列（Priority Queue）是一种特殊的队列，其中每个元素都有一个“优先级”。出队时，并不是按照先进先出（FIFO）的原则，而是优先级最高的元素最先被取出。
在 Python 中，可以通过标准库 queue.PriorityQueue 或更常用的 heapq 模块来实现优先队列。
使用 heapq 实现优先队列（推荐）
heapq 是基于最小堆（min-heap）实现的，性能优于 queue.PriorityQueue（后者是线程安全但较慢）。
import heapq
# 创建空堆
pq = []
# 入队：使用 heappush
heapq.heappush(pq, (1, '任务A'))
heapq.heappush(pq, (3, '任务C'))
heapq.heappush(pq, (2, '任务B'))
# 出队：使用 heappop
while pq:
priority, task = heapq.heappop(pq)
print(f"执行 {task}（优先级: {priority})")输出：
执行 任务A（优先级: 1)
执行 任务B（优先级: 2)
执行 任务C（优先级: 3)使用 queue.PriorityQueue（线程安全）
适用于多线程环境，但单线程下性能不如 heapq。
from queue import PriorityQueue
pq = PriorityQueue()
pq.put((1, '任务A'))
pq.put((3, '任务C'))
pq.put((2, '任务B'))
while not pq.empty():
priority, task = pq.get()
print(f"执行 {task}（优先级: {priority})")注意事项
- 元组的第一个元素用于比较优先级，必须支持比较操作（如数字、字符串等）。
- 若优先级相同，
heapq会尝试比较第二个元素，因此建议第二个元素也支持比较，或使用唯一 ID 避免错误。 - 如需最大堆，可将优先级取负值：
heapq.heappush(pq, (-priority, item))。
典型应用场景
- 任务调度系统：高优先级任务优先执行。
- Dijkstra 最短路径算法：每次取出当前距离最小的节点。
- 合并 K 个有序链表：每次从 K 个头节点中取最小值。
- 实时事件处理：按时间戳或紧急程度排序。