考慮一種佇列：每次取出的資料是佇列中最小的元素。這種佇列可用於程式排程，作業分配等領域，這種佇列被稱為優先佇列，核心的方法有：
優先佇列可以使用堆這一資料結構實現
二叉堆是除了底層外被完全填滿的二叉樹，最底層的資料也是從左到右填入（完全二叉樹）。因為其填滿的特性，可以直接使用陣列實現該樹型結構：乙個位於陣列i位置的節點的子節點分別是2*i和2*i+1
當乙個二叉堆實現優先佇列時，除了要滿足堆的基本特性，還要滿足乙個特性：對任意乙個節點，其值小於其所有的子節點（若有子節點）。則遞迴的來看，位於根（陣列位置0）的節點即為最小的資料。
對於堆，每次插入的位置是固定的，若直接將插入元素插入該位置，則優先佇列的特性被破壞，因此，需要找到合適的插入位置。操作方法為遞迴的比較插入位置和插入位置父節點的大小，若滿足特性則插入，不滿足則交換待插入位置和父節點的資料（將父節點資料寫入待插入位置，待插入位置為新的父節點）
刪除方法有兩個功能，第乙個功能是將最小的資料彈出，這可以直接返回根節點的值實現；第二個功能是更新新的元素，由於堆少了乙個節點，而該節點的位置必須是底層最右側的節點。因此將該節點資料取出，並插入到跟節點的位置，這樣堆的特性被破壞。於是取跟節點為待插入位置，遞迴的比較待插入節點和子節點的最小節點，獲得插入該元素的位置。
這段**寫的時候狀態比較差，僅供參考
type nodedata struct
type heap2d struct
func newheap2d() *heap2d
newheap.size = 15
newheap.lenght = 1
for i := 0; i < newheap.size; i++
}return newheap
}
func (h *heap2d) insert(din nodedata) error
i := 0
for i = h.lenght; h.heap[i/2].num >= din.num && i != 0; i = i / 2
h.heap[i] = din //插入
h.lenght++
return nil
}
func (h *heap2d) deletemin() (nodedata, error) , errors.new("heap empty")
}dout := h.heap[1] //取出根節點資料，該資料為優先順序最高的節點
err := h.downflow(1, h.heap[h.lenght-1]) //呼叫下移方法將堆中的最後乙個節點從根節點插入
h.lenght--
return dout, err
}
func (h *heap2d) downflow(nodenum int, insert nodedata) error else if 2*nodenum >= h.lenght else if insert.num < h.heap[h.findminson(nodenum)].num
// 兩個子節點的最小標號小於帶插入資料標號，遞迴該過程
next := h.findminson(nodenum)
h.heap[nodenum] = h.heap[next]
return h.downflow(next, insert)
}// 該方法用於計算出最小子節點標號
func (h *heap2d) findminson(nodenum int) int
if h.heap[2*nodenum].num > h.heap[2*nodenum+1].num
return 2 * nodenum
}
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