回顾一下我们学过的选择排序，在无序区找到一个最小（大）的元素需要比较n-1次，找到第二小的元素需要比较n-2次，直到最后比较1次。而堆排序因为二叉堆的性质，堆顶就是最大的元素，查找次数只有一次，但是将无序转成有序中间还需要一个预处理过程：构造堆有序。
堆有序并不代表数组有序，堆有序是满足二叉堆性质的：
1.父节点的键值总是优先于任何一个子节点的键值；
2.左右子树都是一个二叉堆。
所以堆排序分为两个阶段，构造堆有序和下沉排序阶段。
构造堆有序阶段是将原始数据重新组织安排到一个二叉堆中，堆有序就是一棵二叉树的每个节点都优先于它的两个子节点，不代表数组有序；
下沉排序阶段是将二叉堆中取出优先级高的直至取出所有元素，得到数组有序结果。
构造堆有序的方式有两种，一种是上浮，另一种是下沉。这里以最大堆为例。
自低向上的堆有序化（上浮）
上浮是某节点与其父节点的比较，如果某节点比其父节点要大，就通过交换的方式进行修复堆。如果这个节点仍然比现在的父节点还大，可以通过循环的方式进行修复堆，直到遇到更大的父节点。
那从哪个节点开始呢？
如果从数组最后一个节点进行开始上浮操作，它的父节点和祖父节点大小关系是不确定的，如果它的祖父节点比它父节点小，并不能保证整个完全二叉树能够二叉堆化。
所以从根节点的左孩子开始进行，数组下标为1开始，进行自底向上的堆有序化。在循环进行比较的时候会发现，这个节点已经进行过修复堆了，所以当上浮操作不再交换的时候可以做一个标记，截止进行比较。
如果能够合理优化的话，在时间上的消耗有可能要比下沉阶段的还要少。
动画
Code
Result
初始状态 [13, 9, 15, 11, 3, 7, 17, 5, 1]
交换 [15, 9, 13, 11, 3, 7, 17, 5, 1]
交换 [15, 11, 13, 9, 3, 7, 17, 5, 1]
交换 [15, 11, 17, 9, 3, 7, 13, 5, 1]
交换 [17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]
[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]
自顶向下的堆有序化（下沉）
下沉是当前节点和左右孩子三者之中的比较，在整个进行自顶向下堆有序化的过程中，它是从非叶子节点开始的，即数组最后一个节点的父节点。
动画
Code
Result
初始状态 [13, 9, 15, 11, 3, 7, 17, 5, 1]
交换 [13, 9, 17, 11, 3, 7, 15, 5, 1]
交换 [13, 11, 17, 9, 3, 7, 15, 5, 1]
交换 [17, 11, 13, 9, 3, 7, 15, 5, 1]
交换 [17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]
[17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]
下沉排序
堆排序的主要工作还是在第二阶段完成的，下沉排序。这里我们将堆中最大的元素取出，和数组最后一个元素做交换，数组可操作的长度也相应的缩小一个位置。然后从堆顶开始进行下沉操作，无论循环多次都是从堆顶开始，直到数组可操作的长度最后为1。
动画
Code
Result
初始状态 [13, 9, 15, 11, 3, 7, 17, 5, 1]
堆有序
交换 [13, 9, 17, 11, 3, 7, 15, 5, 1]
交换 [13, 11, 17, 9, 3, 7, 15, 5, 1]
交换 [17, 11, 13, 9, 3, 7, 15, 5, 1]
交换 [17, 11, 15, 9, 3, 7, 13, 5, 1]
排序
交换 [15, 11, 1, 9, 3, 7, 13, 5, 17]
交换 [15, 11, 13, 9, 3, 7, 1, 5, 17]
交换 [13, 11, 5, 9, 3, 7, 1, 15, 17]
交换 [13, 11, 7, 9, 3, 5, 1, 15, 17]
交换 [11, 1, 7, 9, 3, 5, 13, 15, 17]
交换 [11, 9, 7, 1, 3, 5, 13, 15, 17]
交换 [9, 5, 7, 1, 3, 11, 13, 15, 17]
交换 [7, 5, 3, 1, 9, 11, 13, 15, 17]
交换 [5, 1, 3, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]
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