heapq不能直接当优先队列用，因其仅提供堆操作原语，不支持更新优先级、按值删除或最大堆；需手动实现懒删除、版本控制等机制来维护逻辑与物理一致性。
为什么直接用 heapq 不能当现成的优先队列？
heapq 模块只提供堆操作原语（如 heappush、heappop），不封装成类，也不支持修改优先级或按值删除。它本质是「最小堆」的列表工具集，所有逻辑得自己组织。如果你写 queue = []; heapq.heappush(queue, (priority, item))，那没问题；但一旦需要更新某个 item 的优先级，heapq 就没内置方法了。
常见错误现象：ValueError: list.remove(x): x not in list 或堆结构被破坏导致 heappop 返回错误元素——这是因为手动删改列表后没重新 heapify，或者用了 list.remove() 破坏了堆序。
- 堆必须始终满足
heapq.heapify()后的结构，不能随意del或pop(i) - 重复插入相同
item但不同优先级？没问题，但出队时得靠业务逻辑过滤已处理项 - 想用最大堆？把优先级取负：
heappush(heap, (-priority, item))
如何安全地实现带更新/延迟删除的优先队列？
标准解法是「懒删除」：不出队时真正删节点，而是标记失效，等到 heappop 拿到已失效项再跳过。配合一个字典记录每个 item 当前有效优先级（或版本号）即可。
关键不是堆本身多复杂，而是维护「逻辑队列」和「物理堆」的一致性。比如你用 (priority, version, item) 元组入堆，每次更新就递增 version 并推新元组；出队时检查 version 是否匹配当前记录的最新值。
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- 不要在堆里存可变对象（如 dict/list）作
item，否则无法可靠判断是否失效 - 用
itertools.count()生成单调递增version，比时间戳更稳妥 - 避免用
item做字典 key —— 如果item不可哈希（比如 list），就改用 ID 或自定义唯一标识符
heapq.merge 和 heapq.nlargest 这些函数怎么用才不踩坑？
heapq.merge 是归并多个已排序的可迭代对象，返回一个迭代器，**不消费输入源**，但要求各输入本身已升序。如果传进去的是未排序列表，结果完全不可靠。而 heapq.nlargest(n, iterable) 对大数据量比 sorted(iterable, reverse=True)[:n] 更省内存，但它内部会建大小为 n 的堆，所以当 n 接近 len(iterable) 时，性能反而不如直接排序。
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heapq.merge([1,3,5], [2,4,6])→ 正确；但heapq.merge([3,1,5], [4,2,6])→ 错误结果 -
heapq.nlargest(3, huge_list)安全；但heapq.nlargest(len(huge_list)-1, huge_list)建堆开销大，应改用sorted -
heapq.nsmallest同理，别把它当通用 top-k 万金油，先看n和数据规模比
什么时候该放弃 heapq，换别的方案？
如果你频繁做以下操作之一，heapq 就不是最优选：
- 按任意字段查找、删除某条记录（比如“删掉 priority > 100 的所有任务”）→ 改用
sortedcontainers.SortedList或手写平衡树 - 需要线程安全的优先队列 → 直接上
queue.PriorityQueue，它底层封装了heapq并加锁 - 要支持多种比较策略（比如有时按时间、有时按权重）且动态切换 → 用
dataclass+ 自定义__lt__比硬编码 tuple 更清晰，也更易维护
真正难的不是怎么 push/pop，是怎么让优先级变更、并发访问、失效清理这些事不悄悄搞崩状态。堆结构太脆弱，稍不注意，一个 list.append() 就让它失效。
