百度、微博等热门搜索排行榜功能你用过吗？你知道这个功能是如何实现的吗？ 实际上，它的实现并不复杂。搜索引擎每天会接收大量的用户搜索请求，它会把这些用户输入的搜索关键词记录下来，然后再离线地统计分析，得到最热门的 Top 10 搜索关键词。

那请你思考下，假设现在我们有一个包含 10 亿个搜索关键词的日志文件，如何能快速获取到热门榜 Top 10 的搜索关键词呢？

这个问题就可以用堆来解决，这也是堆这种数据结构一个非常典型的应用。堆这种数据结构几个非常重要的应用：优先级队列、求 Top K 和求中位数。

堆的应用一：优先级队列 首先，我们来看第一个应用场景：优先级队列。

优先级队列，顾名思义，它首先应该是一个队列。我们前面讲过，队列最大的特性就是先进先出。不过，在优先级队列中，数据的出队顺序不是先进先出，而是按照优先级来，优先级最高的，最先出队。

如何实现一个优先级队列呢？方法有很多，但是用堆来实现是最直接、最高效的。这是因为，堆和优先级队列非常相似。一个堆就可以看作一个优先级队列。很多时候，它们只是概念上的区分而已。往优先级队列中插入一个元素，就相当于往堆中插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。

你可别小看这个优先级队列，它的应用场景非常多。比如，赫夫曼编码、图的最短路径、最小生成树算法等等。不仅如此，很多语言中，都提供了优先级队列的实现，比如，Java 的 PriorityQueue，C++ 的 priority_queue 等。

只讲这些应用场景比较空泛，现在，我举两个具体的例子，感受一下优先级队列具体是怎么用的。

假设我们有 100 个小文件，每个文件的大小是 100MB，每个文件中存储的都是有序的字符串。我们希望将这些 100 个小文件合并成一个有序的大文件。这里就会用到优先级队列。

整体思路有点像归并排序中的合并函数。我们从这 100 个文件中，各取第一个字符串，放入数组中，然后比较大小，把最小的那个字符串放入合并后的大文件中，并从数组中删除。

假设，这个最小的字符串来自于 13.txt 这个小文件，我们就再从这个小文件取下一个字符串，并且放到数组中，重新比较大小，并且选择最小的放入合并后的大文件，并且将它从数组中删除。依次类推，直到所有的文件中的数据都放入到大文件为止。

这里我们用数组这种数据结构，来存储从小文件中取出来的字符串。每次从数组中取最小字符串，都需要循环遍历整个数组，显然，这不是很高效。有没有更加高效方法呢？

这里就可以用到优先级队列，也可以说是堆。我们将