大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序
定义
按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆。
大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值；
小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。
（堆的这种特性非常的有用，堆常常被当做优先队列使用，因为可以快速的访问到“最重要”的元素）
我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是：
大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]
小顶堆：arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2]
实现思路
堆是一种非线性结构，堆可以使用数组来实现，把堆看作一个数组，也可以被看作一个完全二叉树，通俗来讲，堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护一个数组，但堆并不一定是完全二叉树。
不管是对堆进行插入、删除操作，还是使用堆排序，都少不了建堆的步骤。
堆排序
堆排序的基本思想：将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆，这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。
eg.
步骤1 建堆
构造初始堆。将给定无序序列构造成一个大顶堆（一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆)。
假设给定无序序列结构如下,
此时我们从最后一个非叶子结点开始（叶结点自然不用调整，第一个非叶子结点 arr.length/2-1=5/2-1=1，也就是下面的6结点），从左至右，从下至上进行调整。
找到第二个非叶节点4，由于[4,9,8]中9元素最大，4和9交换。
这时，交换导致了子根[4,5,6]结构混乱，继续调整，[4,5,6]中6最大，交换4和6。
此时，我们就将一个无需序列构造成了一个大顶堆。
步骤2 堆顶和末尾置换，调整堆
将堆顶元素与末尾元素进行交换，使末尾元素最大。然后继续调整堆，再将堆顶元素与末尾元素交换，得到第二大元素。如此反复进行交换、重建、交换。
将堆顶元素9和末尾元素4进行交换
重新调整结构，使其继续满足堆定义
再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8.
后续过程，继续进行调整，交换，如此反复进行，最终使得整个序列有序
简单总结下堆排序的基本思路：
1. 将无需序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;
2. 将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素"沉"到数组末端;
3. 重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整+交换步骤，直到整个序列有序。
小顶堆代码实现如下，
#include
using namespace std;
void swap(int* a, int i, int m){
int temp = a[i];
a[i] = a[m];
a[m] = temp;
}
void heapify(int* a, int k, int index){
int min = index;
while(true){
if(index*2+1=0; i--){
heapify(nums, k, i);
}
}
void heapsort(int* nums, int k) {
buildHeap(nums, k);
for (int i = k - 1; i > 0; i--) {
swap(nums, 0, i);
heapify(nums, i, 0);
}
}
int main() {
int nums[6] = {4, 2, 8, 5, 3, 2};
heapsort(nums, 6);
for (int i = 0; i < 6; i++) {
cout << nums[i] << endl;
}
system("pause");
return 0;
} 大顶堆代码实现如下，
void heapify(int* a, int k, int index){
int min = index;
while(true){
if(index*2+1 a[index]){
min = index*2+1;
}
if(index*2+2 a[min]){
min = index*2+2;
}
if(min == index)break;
swap(a, index, min);
//从交换后的节点开始继续往下堆化
index = min;
}
} 换一种思路实现大顶堆，
#include
using namespace std;
void swap(int* a, int i, int m){
int temp = a[i];
a[i] = a[m];
a[m] = temp;
}
void heapify(int* a, int k, int index){
int temp = a[index]; //index指向根节点
for(int j = 2*index+1; j=0; i--){
heapify(nums, k, i);
}
}
void heapsort(int* nums, int k) {
buildHeap(nums, k);
for (int i = k - 1; i > 0; i--) {
swap(nums, 0, i);
heapify(nums, i, 0);
}
}
int main() {
int nums[6] = {4, 2, 8, 5, 3, 2};
heapsort(nums, 6);
for (int i = 0; i < 6; i++) {
cout << nums[i] << endl;
}
system("pause");
return 0;
} 参考：
图解排序算法(三)之堆排序 - dreamcatcher-cx - 博客园
堆排序（大顶堆、小顶堆）----C语言 - 蓝海人 - 博客园
leetcode 215. 数组中的第K个最大元素【小顶堆】_ervy的博客-CSDN博客
大顶堆和小顶堆以及堆排_程序媛的梦工厂-CSDN博客
【算法】堆，最大堆（大顶堆）及最小堆（小顶堆）的实现_一名普通码农的菜地-CSDN博客_最小堆算法
谈谈堆排序，大顶堆，小顶堆？ - 简书
Go 大顶堆 小顶堆 Heap使用方法_t949500898的博客-CSDN博客