优先级队列是抽象数据结构，其中队列中的每个数据/值都有特定的优先级。例如，在航空公司中，标题为“商务”或“头等舱”的行李比其他行李提前到达。
优先队列是队列的扩展，具有以下属性。
1) 高优先级元素在低优先级元素之前出列。
2) 如果两个元素具有相同的优先级，则按照它们在队列中的顺序进行服务。
优先队列在计算机科学中的各种应用是：
作业调度算法、CPU 和磁盘调度、管理不同进程之间共享的资源等。
优先队列和队列的主要区别：
1）在Queue中，最旧的元素首先出队。而在优先级队列中，基于最高优先级的元素出列。
2）当元素从优先级队列中弹出时，得到的结果要么按升序排序，要么按降序排序。而当元素从一个简单的队列中弹出时，结果中会得到一个数据的 FIFO 顺序。
下面是优先队列的简单实现。
# A simple implementation of Priority Queue
# using Queue.
class PriorityQueue(object):
def __init__(self):
self.queue = []
def __str__(self):
return ' '.join([str(i) for i in self.queue])
# for checking if the queue is empty
def isEmpty(self):
return len(self.queue) == 0
# for inserting an element in the queue
def insert(self, data):
self.queue.append(data)
# for popping an element based on Priority
def delete(self):
try:
max = 0
for i in range(len(self.queue)):
if self.queue[i] > self.queue[max]:
max = i
item = self.queue[max]
del self.queue[max]
return item
except IndexError:
print()
exit()
if __name__ == '__main__':
myQueue = PriorityQueue()
myQueue.insert(12)
myQueue.insert(1)
myQueue.insert(14)
myQueue.insert(7)
print(myQueue)
while not myQueue.isEmpty():
print(myQueue.delete())
输出：
12 1 14 7
14
12
7
1
注意上面代码中delete的时间复杂度是O(n)。
更好的实现是使用通常用于实现优先级队列的二叉堆。请注意， Python也在库中提供了heapq 。
By using heap datastructure to implement Priority Queues, Time complexity:
Insert Operation: O(log(n))
Delete Operation: O(log(n))