上一篇文章讲解了队列的相关知识，同时用代码实现了一个队列结构。那么本文将介绍一下另一种特殊的队列结构，叫做 优先级队列。
优先级队列是数据结构中的一个重要概念，它能在各种场景下大放异彩，如任务调度、图算法、数据压缩等。今天，我们将一起了解何为优先级队列，以及如何在 Go 语言中实现它。
容器简介 : priority_queue 优先级队列容器 是一种数据结构 , 可以 存储元素并根据优先级进行访问 ;
注：队列是一种特征为FIFO的数据结构，每次从队列中取出的是最早加入队列中的元素。但是，许多应用需要另一种队列，每次从队列中取出的应是具有最高优先权的元素，这种队列就是优先级队列(Priority Queue)，也称为优先权队列。
常见的排序方法（插入、快排等），排序的对象和比较的对象是一样的，根据数本身的大小进行排序。
之前已经提到了队列（queue），队列是一种先进先出（First in First out，FIFO）的数据类型。每次元素的入队都只能添加到队列尾部，出队时从队列头部开始出。
RabbitMQ 自 V3.5.0 有优先级队列实现。使用客户端提供的可选参数可将任何队列转换为优先级（但与使用可选参数而不是策略的其他功能不同）。其实现支持有限数量的优先事项：255。但推荐值介于： 1 ~ 10。
优先级队列是一种抽象的数据结构，它类似于一个普通队列，但每个元素都有一个与之关联的优先级。在优先级队列中，总是优先处理优先级最高的元素。优先级队列广泛应用于任务调度、路径搜索算法（如Dijkstra算法）等场景。本文将详细介绍如何在Golang中实现一个优先级队列。
DelayQueue按照字面意思就是延迟队列。那么这里的延迟是什么意思？如果按照之前的学习，队列都是先进先出的。那么延迟难道是如果空间不足的时候先延迟一下等到队列有空间了再进行相关的写操作？怀着这样的想法，咋慢慢的进行探索。
动力节点小编来为大家进行优先级队列详解，优先级队列是一种特殊类型的队列，其中每个元素都与一个优先级值相关联。并且，元素根据其优先级提供服务。即，首先服务更高优先级的元素。
队列，是数据结构中实现先进先出策略的一种数据结构。而优先队列则是带有优先级的队列，即先按优先级分类，然后相同优先级的再 进行排队。优先级高的队列中的元素会优先被消费。如下图所示：
相较于普通先进先出队列来说，优先级队列会根据优先级进行由高到低排序，出队时优先级高的先出队。
优先级队列.不采用严格的先进先出的顺序.而是按照优先级. 给定某一时刻位于队列头的元素. 如果两个元素有相同的优先级.他们他们在队列中的顺序就是先进先出.底层是vector容器支持.可以使用deque,不能使用list.因为优先级队列要支持对元素的随机访问.便于排序.
前面一篇博客我们讲解了并不像数组一样完全作为存储数据功能，而是作为构思算法的辅助工具的数据结构——栈，本篇博客我们介绍另外一个这样的工具——队列。栈是后进先出，而队列刚好相反，是先进先出。 1、队
优先级队列是一种容器型数据结构，它能管理一队记录，并按照排序字段(例如一个数字类型的权重值)为其排序。由于是排序的，所以在优先级队列中你可以快速获取到最大的和最小的值。
PriorityQueue 一个无限的优先级队列基于一个优先级堆。优先级队列中的元素根据它们的Comparable自然顺序或通过在队列构造时提供的Comparator来排序。(如果有Comparator就根据Comparator来对元素进行排序，否则根据元素自己的Comparable来进行排序)。一个优先级队列不允许‘null’元素。一个依赖自然排序的优先级队列甚至不允许插入一个不可比较(non-comparable)的对象(如果你插入一个non-comparable对象，则会抛出一个ClassCastEx
如果你想要创建一个小根堆（优先级最低的元素在顶部），你可以传递std::greater<T>作为比较函数：
优先级队列是一种特殊的队列，其中的元素都被赋予了优先级。元素的优先级决定了它们在队列中的顺序。在优先级队列中，元素按照优先级从高到低的顺序出队列。
优先级队列是比栈和队列更专用的结构，在多数情况下都非常有用。优先级队列像普通队列一样，有一个队头和队尾，并且也是从队头移除数据。
队列是一种受限的线性表，对于大部分线性表而言，通常除了第一个和最后一个数据元素之外，其它数据元素都是首尾相接的，对于队列而言，与普通的线性表有两点不同，其一，先来的元素在队列首,后来的只能在末尾,不允许插队。其二，只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作(也就是FIFO，先进先出)。
本文通过底层实现优先级队列的部分接口,构建优先级队列的步骤图等详细讲解的方式,使读者对优先级队列有深刻的理解. 建议先学习数据结构中有关 "堆"的知识,否则理解起来是有些难度的.
这个要比基本的创建-读取-更新-删除（CRUD）请求要难一些。CRUD操作是处理的单个文档。这就意味着我们明确的知道集群中的哪个分片存储我们想要的文档。
为发送到服务的请求确定优先级，以便高优先级请求能够得到比低优先级请求更快速地接收和处理。 在向各个客户端提供不同服务级别保障的应用程序中，此模式非常有用。
使用redis做任何事情都是基于redis提供的数据结构，那么消息队列有哪几种类型？之前rabbitmq咋说有简单的队列、优先级队列、延迟队列等等。但是那时候咋也没说栈这东西。那么redis如何做这些事，根据之前的学习。肯定使用list了。
优先级队列 priority_queue 是容器适配器中的一种，常用来进行对数据进行优先级处理，比如优先级高的值在前面，这其实就是初阶数据结构中的 堆，它俩本质上是一样东西，底层都是以数组存储的完全二叉树，不过优先级队列 priority_queue 中加入了 泛型编程 的思想，并且属于 STL 中的一部分
在刷题过程中，我们会遇到求第K大元素这样的问题，其中一种效率还可以的做法是使用优先级队列实现，底层数据结构一般是堆。我估计很多同学搞不清楚优先级队列和堆的区别，不服的举手，这个问题我们最后讨论，我们先来仔细看看C++标准库中priority_queue的用法，这是本文的重点。
图片来源:http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Circuit.html
完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。因为我们不需要存储左右子节点的指针，单纯地通过数组的下标，就可以找到一个节点的左右子节点和父节点。
PriorityQueue，即优先级队列。优先级队列可以保证每次取出来的元素都是队列中的最小或最大的元素（Java优先级队列默认每次取出来的为最小元素）。
我们写了一个 Student 的一个类，类内部有姓名和年龄两个属性，我们直接通过数组类进行比较…
2. 引入头文件 : 使用 queue 队列之前 , 必须先包含其头文件 , queue 队列是 STL 模板类中提供的容器 ;
Python标准库queue提供了LILO队列类Queue、LIFO队列类LifoQueue、优先级队列类PriorityQueue，标准库collections提供了双端队列。例如： >>> from queue import Queue #LILO队列 >>> q = Queue() #创建队列对象 >>> q.put(0) #在队列尾部插入元素 >>> q.put(1) >>> q.put(2) >>> print(q.queue) #查看队列中所有元素 deque([0, 1, 2]) >>>
队列（Queue，发音为 [kjuː] ），是一种基于先进先出（First In First Out，简称 FIFO）的数据结构，是一种受限的线性表，只能在一端（前端，front）进行插入，另一端（后端，rear）进行删除操作。
优先级队列（priority queue）中的元素可以按照任意的顺序插入,却总是按照排序的顺序进行检索。也就是说,无论何时调用remove方法,总会获得当前优先级队列中最小的元素.然后,优先级队列并没有对所有的元素进行排序。如果用迭代的方式处理这些元素,并不需要对它们进行排序。优先级队列使用了一个优雅且高效的数据结构,称为堆（heap）。堆事一个可以自我调整的二叉树，对树执行添加(add)和删除（remove）操作,可以让最小的元素移动到根，而不必花费时间对元素进行排序。
二叉堆（Binary Heap）没什么神秘，性质比二叉搜索树 BST 还简单。其主要操作就两个，sink（下沉）和swim（上浮），用以维护二叉堆的性质。其主要应用有两个，首先是一种排序方法「堆排序」，第二是一种很有用的数据结构「优先级队列」。
Python标准库queue提供了LILO队列类Queue、LIFO队列类LifoQueue、优先级队列类PriorityQueue，标准库collections提供了双端队列。 >>> from queue import Queue #LILO队列 >>> q = Queue() #创建队列对象 >>> q.put(0) #在队列尾部插入元素 >>> q.put(1) >>> q.put(2) >>> print(q.queue) #查看队列中所有元素 deque([0, 1, 2]) >>>
从继承体系可以看到，DelayQueue实现了BlockingQueue，所以它是一个阻塞队列。
RabbitMQ3.5.0之后官方版本已经实现了优先级队列。数值越大则优先级越高。
队列需要设置优先级队列，消息需要设置消息的优先级。消费者需要等待消息已经发送到队列中，然后对队列中的消息进行排序，最后再去消费。
PriorityQueue ，即优先级队列。优先级队列可以保证每次取出来的元素都是队列中的最小或最大的元素<Java优先级队列默认每次取出来的为最小元素>。
前序遍历中，我们首先访问根节点，然后递归地做左侧子树的前序遍历，随后是右侧子树的递归前序。
队列（queue）是一种只能在一端插入元素、在另一端删除元素的数据结构，遵循「先入先出」（FIFO）的规则。
最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列，每次需要取出其中最小或最大的数，这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。
最近在开发一个功能:动态展示的订单数量排名前10的城市,这是一个典型的Top-k问题，其中k=10,也就是说找到一个集合中的前10名。实际生活中Top-K的问题非常广泛，比如：微博热搜的前100名、抖音直播的小时榜前50名、百度热搜的前10条、博客园点赞最多的blog前10名，等等如何解决这类问题呢？初步的想法是将这个数据集合排序,然后直接取前K个返回。这样解法可以，但是会存在一个问题：排序了很多不需要去排序的数据,时间复杂度过高.假设有数据100万,对这个集合进行排序需要很长的时间,即便使用快速排序,时间复杂度也是O(nlogn)，那么这个问题如何解决呢？解决方法就是以空间换时间,使用优先级队列
☺优先队列是一种用来维护一组元素构成的结合S的数据结构，其中每个元素都有一个关键字key，元素之间的比较都是通过key来比较的。优先队列包括最大优先队列和最小优先队列，优先队列的应用比较广泛，比如作业系统中的调度程序，当一个作业完成后，需要在所有等待调度的作业中选择一个优先级最高的作业来执行，并且也可以添加一个新的作业到作业的优先队列中。
优先级队列是一种如先进先出队列和堆栈数据结构的抽象数据类型。所不同的是每一个元素关联一个“优先级”。优先级高的元素比优先级低的元素优先得到处理。本文讲解如何基于Redis的SORTED SET数据类型实现优先级队列。
说到队列，相信大家一定不陌生，是一种很基础的数据结构，它有一个很重要的特点：先进先出
我们知道队列是遵循先进先出（First-In-First-Out）模式的，但有些时候需要在队列中基于优先级处理对象。
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
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