早上打开待办清单，一堆任务挤在一起：回邮件、买菜、交水电费、准备会议材料。如果每件事都按加入顺序处理，很可能忙了一天，最重要的事反而没做。这就像普通队列——先进先出，但生活不是这样运转的。我们更需要一种能自动把紧急事项往前排的机制，就像数据结构里的“优先队列”。
什么是优先队列？
普通队列像排队买票，谁先来谁先办。优先队列不一样，它不看谁先来，而是看谁更重要。比如医院急诊，骨折患者肯定比轻微感冒的人优先处理。在程序里，每个元素带一个“优先级”，最高优先级的最先出队。
你可以把它想象成办公室的文件筐：老板批了“加急”的文件永远在最上面，哪怕它是最后一个放进去的。
怎么实现一个简单的优先队列？
用 Python 的 heapq 模块就能快速搭一个。堆（heap）是实现优先队列的常用方式，最小堆能快速取出最小值，反过来也能处理最大优先级。
import heapq
class PriorityQueue:
def __init__(self):
self._queue = []
self._index = 0
def push(self, item, priority):
# 负号让最高优先级变成最小值，确保先出队
heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
self._index += 1
def pop(self):
return heapq.heappop(self._queue)[-1]
# 使用示例
pq = PriorityQueue()
pq.push('写报告', 1)
pq.push('开会', 5)
pq.push('整理桌面', 2)
print(pq.pop()) # 输出：开会每次 pop 都会拿到当前最重要的任务。不用手动排序，插入和删除效率也高。
生活中哪些场景藏着优先队列？
手机通知栏就是个典型例子。微信消息可能只是灰底，但来电或闹钟会直接弹出来，甚至响铃——系统早就按优先级分类了。再比如外卖配送调度，距离近的单子不一定先送，系统会综合时间、距离、订单金额动态调整顺序，背后也是优先队列在跑。
文档排版时也一样。你在写一份项目文档，突然发现有个关键数据错了。这时候修改错误的优先级应该立刻升到最高，哪怕你正写着“致谢”部分。合理的编辑节奏，本质上就是在维护一个心理上的优先队列。