合并有序小文件
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。这里就可以用到优先级队列。
依次从 100 个小文件中取出第一个元素，构造成一个优先队列，取最小的元素放入合并之后的文件中，从队列中移除并取对应小文件的下一个，这样依次进行即可。
这样就无需像数组一样遍历整个数组，时间复杂度为 O(logn)。
高性能定时器
按照任务设定的执行时间，将这些任务存储在优先级队列中，队列首部（也就是小顶堆的堆顶）存储的是最先执行的任务。
这样，定时器就不需要每隔 1 秒就扫描一遍任务列表了。它拿队首任务的执行时间点，与当前时间点相减，得到一个时间间隔 T。这个时间间隔 T 就是，从当前时间开始，需要等待多久，才会有第一个任务需要被执行。
这样，定时器就可以设定在 T 秒之后，再来执行任务。从当前时间点到（T-1）秒这段时间里，定时器都不需要做任何事情。当 T 秒时间过去之后，定时器取优先级队列中队首的任务执行。然后再计算新的队首任务的执行时间点与当前时间点的差值，把这个值作为定时器执行下一个任务需要等待的时间。
通过这种做法，定时器既不用间隔 1 秒就轮询一次，也不用遍历整个任务列表，性能也就提高了。
针对静态数据
可以维护一个大小为 K 的小顶堆，顺序遍历数组，从数组中取出数据与堆顶元素比较。如果比堆顶元素大，我们就把堆顶元素删除，并且将这个元素插入到堆中；如果比堆顶元素小，则不做处理，继续遍历数组。这样等数组中的数据都遍历完之后，堆中的数据就是前 K 大数据了。
遍历数组需要 O(n) 的时间复杂度，一次堆化操作需要 O(logK) 的时间复杂度，所以最坏情况下，n 个元素都入堆一次，时间复杂度就是 O(nlogK)。
针对动态数据
一直都维护一个 K 大小的小顶堆，当有数据被添加到集合中时，我们就拿它与堆顶的元素对比。如果比堆顶元素大，我们就把堆顶元素删除，并且将这个元素插入到堆中；如果比堆顶元素小，则不做处理。
这样，无论任何时候需要查询当前的前 K 大数据，我们都可以立刻返回给他。
我们需要维护两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆。大顶堆中存储前半部分数据，小顶堆中存储后半部分数据，且小顶堆中的数据都大于大顶堆中的数据。
也就是说，如果有 n 个数据，n 是偶数，我们从小到大排序，那前 2n 个数据存储在大顶堆中，后 2n 个数据存储在小顶堆中。这样，大顶堆中的堆顶元素就是我们要找的中位数。如果 n 是奇数，情况是类似的，大顶堆就存储 n / 2 + 1 个数据，小顶堆中就存储 n / 2 个数据。
如果新加入的数据小于等于大顶堆的堆顶元素，我们就将这个新数据插入到大顶堆；否则，我们就将这个新数据插入到小顶堆。
这个时候就有可能出现，两个堆中的数据个数不符合前面约定的情况：如果 n 是偶数，两个堆中的数据个数都是 n / 2；如果 n 是奇数，大顶堆有 n / 2 + 1 个数据，小顶堆有 n / 2 个数据。这个时候，我们可以从一个堆中不停地将堆顶元素移动到另一个堆，通过这样的调整，来让两个堆中的数据满足上面的约定。
<aside> 💡 通过这种方式扩展，可以快速求其他百分位的数据
</aside>