python类静态函数和变量，heapq自定义优先级队列
可能是python的设计哲学考虑到，要避免快速而肮脏的脚本，而没有static关键字（只有类的静态方法@staticmethod），无现成的类静态变量，如果要使用，可以使用 global 来操作。
import heapq
STATIC_EID = 0
class Event:
def __init__(self, ctime, name) -> None:
self._ctime = ctime
global STATIC_EID
self._eid = STATIC_EID
STATIC_EID += 1
print('eid:', self._eid)
self._name = name
def __lt__(self, other):
if self._ctime < other._ctime:
return True
elif self._ctime == other._ctime:
if self._eid < other._eid:
return True
else:
return False
else:
return False
def call(self):
print(self._name)
if __name__ == "__main__":
pq = []
heapq.heappush(pq, Event(100, 'a'))
heapq.heappush(pq, Event(20, 'b'))
heapq.heappush(pq, Event(100, 'c'))
heapq.heappush(pq, Event(20, 'd'))
heapq.heappop(pq).call()
heapq.heappop(pq).call()
heapq.heappop(pq).call()
heapq.heappop(pq).call()
输出：
eid: 0
eid: 1
eid: 2
eid: 3
b
d
a
c
python中的堆排序模块heapq本身不支持自定义比较函数，可以通过重写对象的__lt__方法的方式来实现自定义比较函数。
__lt__对应<，当对象之间用<比较大小的时候，就会调用__lt__方法。同样的>会调用__gt__方法，在只重写了__lt__方法的时候，__gt__会对__lt__结果取反。但是当比较相等的时候，二者的结果是相等的。
在heapq模块的内部，上浮和下沉的比较就是通过对象的<比较实现的
def _siftdown(heap, startpos, pos):
newitem = heap[pos]
# Follow the path to the root, moving parents down until finding a place
# newitem fits.
while pos > startpos:
parentpos = (pos - 1) >> 1
parent = heap[parentpos]
if newitem < parent:
heap[pos] = parent
pos = parentpos
continue
break
heap[pos] = newitem
参考
