import heapq


# 优先级队列（使用小根堆实现）
class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        # 由于优先级在比较大小时可能相同造成比较失败，维护一个下标index来进行二级辨识
        self._index = 0
    
    # 由于heapq的原理是生成一个小根堆，所以优先级取负，这样优先级越大，堆识别到的优先级越小；引入index，在优先级相同时比较入栈先后顺序
    def push(self, item, priority):
        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))
        self._index += 1
    
    # 弹出堆顶值
    def pop(self):
        return heapq.heappop(self._queue)[-1]
    

# 在Python中，实例化对象是不可以直接进行比较的，例如：
class Item:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def __repr__(self):
        
        return 'Item {!r}'.format(self.name)
# a = Iter('foo') b = Iter('bar'), 进行a<b比较会输出报错

# 一个优先级队列的简单调用示例
if __name__ == "__main__":
    q = PriorityQueue()
    q.push(Item("foo"), 1)
    q.push(Item("bar"), 5)
    q.push(Item("spam"), 4)
    q.push(Item("grok"), 1)
    a = q.pop()
    b = q.pop()
    c = q.pop()
    d = q.pop()
    print(a)