一、堆

谈到堆，首先咱们要从二叉树说起，从二叉树到齐全二叉树，再才到堆。

1、二叉树

每个结点最多只能有两棵子树，且有左右之分

2、齐全二叉树

一棵深度为k的有n个结点的二叉树，对树中的结点按从上至下、从左到右的程序进行编号，如果编号为i（1≤i≤n）的结点与满二叉树中（除最初一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点的二叉树）编号为i的结点在二叉树中的地位雷同，则这棵二叉树称为齐全二叉树。

艰深的说法就是：叶子结点只能呈现在最上层和次上层，且最上层的叶子结点集中在树的左部。须要留神的是，满二叉树必定是齐全二叉树，而齐全二叉树不肯定是满二叉树。

对于某个地位为i的节点，左孩子（如果有）2i+1，右孩子（如果有）2i+2，父节点(i-1)/2（向下取整）

3、堆

首先是一个齐全二叉树。同时辨别大根堆和小根堆。

大根堆：每一颗子树的最大值都是头节点。

小根堆：每一颗子树的最小值都是头节点。

（1）对于用户顺次输出数字的一个数组，如何将其结构为大根堆？

每插入一个数都和父节点比拟，大于父节点则和父节点替换，直到根节点；如果小于父节点，则马上进行比拟。

// 对于新加进来的i地位的数，请放到数组适合地位，使其成为一个大根堆private void heapInsert(int[] arr, int i) {    // i = 0 或 i地位数小于父节点    // while蕴含这两种终止条件    while(arr[i] > arr[(i - 1)/2]) {        swap(arr, i, (i - 1)/2);        i = (i - 1)/2;    }}

（2）获取以后数组最大值，并从堆中删除，同时维持大根堆构造

public int pop() {    int ans = heap[0];    swap(heap, 0, --heapSize);    heapify(heap, 0, heapSize);    return ans;}

// 将index地位的数往下沉，直到较大的孩子都没本人大，或者没孩子了private void heapify(int[] arr, int index, int heapSize) {    // 左子树地位    int left = 2 * index + 1;    while(left < heapSize) {                // 找到左右子树哪个值更大       int maxIndex = (left + 1) < heapSize && arr[left + 1] > arr[left] ? left + 1 : left;       // 将左右子树中较大的和父节点比拟       maxIndex = arr[maxIndex] > arr[index] ? maxIndex : index;       // 左右子树较大的值都小于父节点，进行循环            if (maxIndex == index) {           break;       }       // 将左右子树中较大的和父节点替换       swap(arr, maxIndex, index);       // 以后比拟的节点地位来到较大的子节点       index = maxIndex;       // 从新获取以后节点的左子树       left = 2 * index + 1;    }}

4、PriorityQueue

底层就是用堆实现的，默认是小根堆

5、工夫复杂度

heapinsert，在曾经是堆构造的数中退出一个数，工夫复杂度是O(logN)

heapify，在曾经是堆构造的数中退出一个数，工夫复杂度是O(logN)

二、堆排序

1、将整个数组调整为大根堆，那么此时0地位的数就是最大值

2、将0地位和数组最大地位的数替换，此时的最大值就处于最初排好序的地位了

3、数组的调整范畴个数减一，循环执行1、2步，直到数组为空

public static void heapSort(int[] arr) {    if (arr == null || arr.length < 2) {        return;    }    // 将整个数组调整为大根堆，O(NlogN)    for (int i = 0; i < arr.length; i++) { // O(N)        heapinsert(arr, i); // O(logN)    }    // 获取以后数组大小    int heapSize = arr.length;    // 0地位和数组最大地位的数替换    swap(arr, 0, --heapSize);    while(heapSize > 0) {        // 将替换到0地位的数下沉，行将以后数组再次调整为大根堆        heapify(arr, 0, heapSize);        // 0地位和数组最大地位的数替换        swap(arr, 0, --heapSize);    }    }

4、复杂度

（1）工夫复杂度：O(N*logN)

（2）额定空间复杂度：O(1)