解决方案
下面的类利用 heapq 模块实现了一个简单的优先级队列：
import heapq
class PriorityQueue:
def __init__(self):
self._queue = []
self._index = 0
def push(self, item, priority):
#heap保证二叉树上父节点小于子节点，是最小顶堆，a[k]<=a[2k+1]and a[k]<a[2k+2]这里priority加上“-”保证是获取最大的那个数，
#加上一个自增的_index用于防止priority一样按照添加顺序比较
heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
self._index += 1
def pop(self):
return heapq.heappop(self._queue)[-1]
下面使用
>>> class Item:
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __repr__(self):
... return 'Item({!r})'.format(self.name)
...
>>> q = PriorityQueue()
>>> q.push(Item('foo'), 1)
>>> q.push(Item('bar'), 5)
>>> q.push(Item('spam'), 4)
>>> q.push(Item('grok'), 1)
>>> q.pop()
Item('bar')
>>> q.pop()
Item('spam')
>>> q.pop()
Item('foo')
>>> q.pop()
Item('grok')
>>>
仔细观察可以发现，第一个 pop() 操作返回优先级最高的元素。 另外注意到如果两个有着相同优先级的元素（ foo 和 grok ），pop 操作按照它们被插入到队列的顺序返回的。
讨论
这一小节我们主要关注 heapq 模块的使用。 函数 heapq.heappush() 和 heapq.heappop() 分别在队列 _queue 上插入和删除第一个元素， 并且队列 _queue 保证第一个元素拥有最高优先级（ 1.4 节已经讨论过这个问题）。 heappop() 函数总是返回”最小的”的元素，这就是保证队列pop操作返回正确元素的关键。 另外，由于 push 和 pop 操作时间复杂度为 O(log N)，其中 N 是堆的大小，因此就算是 N 很大的时候它们运行速度也依旧很快。（需要明白二叉树的数据结构）
在上面代码中，队列包含了一个 (-priority, index, item) 的元组。 优先级为负数的目的是使得元素按照优先级从高到低排序。 这个跟普通的按优先级从低到高排序的堆排序恰巧相反。
index 变量的作用是保证同等优先级元素的正确排序。 通过保存一个不断增加的 index 下标变量，可以确保元素按照它们插入的顺序排序。 而且， index 变量也在相同优先级元素比较的时候起到重要作用。
为了阐明这些，先假定 Item 实例是不支持排序的（python3中如此，python2中是支持排序的）：
>>> a = Item('foo')
>>> b = Item('bar')
>>> a < b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: Item() < Item()
>>>
如果你使用元组 (priority, item) ，只要两个元素的优先级不同就能比较。 但是如果两个元素优先级一样的话，那么比较操作就会跟之前一样出错（python3）：
>>> a = (1, Item('foo'))
>>> b = (5, Item('bar'))
>>> a < b
True
>>> c = (1, Item('grok'))
>>> a < c
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: Item() < Item()
>>>
通过引入另外的 index 变量组成三元组 (priority, index, item) ，就能很好的避免上面的错误， 因为不可能有两个元素有相同的 index 值。Python 在做元组比较时候，如果前面的比较已经可以确定结果了， 后面的比较操作就不会发生了：
>>> a = (1, 0, Item('foo'))
>>> b = (5, 1, Item('bar'))
>>> c = (1, 2, Item('grok'))
>>> a < b
True
>>> a < c
True
>>>
