我们先来看下面这两张图：
这两张图是形成最大堆的前后两个数组。
我们会发现，当我们任意的数组形成最大堆之后，索引会发生变化。如果我第一张图的15，优先级最大，要先执行。我们该如何解决？
思考：
- 解决的方式可能是要加入ID
- 但是加入ID之后，我们会发现我们还要再次的遍历查找
- 如何解决这样的问题？
- 这就是索引堆的作用 接下来我们以最大索引堆为例，看下面两图：
- 第一张图是没有形成最大堆的索引
- 第二张图是形成了最大堆的索引图
我们来看第二张图：
- index那一行的10所对应的是，真正数组索引10的位置，也就是值为62
- 那index那一行9所对应的是，真正数组索引9的位置，也就是41
- 剩下的以此类推
思考：
如何实现一个索引堆？
- 我们不仅需要一个随机的数组，还需要一个对应索引的数组
- 我们的shift up是往最大堆中添加一个元素，之后进行最大堆的排序操作。
- 我们现在不需要添加，而是直接使用shift up进行排序
- 排序谁？排序的就是我们的index
- 如何对应？arr[indexArr[parseInt(k/2)]]比arr[indexArr[k]]小，就将对应的索引交换。
- 思路顺了，我们接下来具体实现。
// 索引堆
let arrIndex = ["", 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
let arrNumber = ["", 15, 17, 19, 13, 22, 16, 28, 30, 42, 62]
function swap(arr, l, r) {
[arr[l], arr[r]] = [arr[r], arr[l]]
}
function shiftUp(arrNumber, arrIndex, k) {
while (k > 1 && arrNumber[arrIndex[parseInt(k / 2)]] < arrNumber[arrIndex[k]]) {
swap(arrIndex, parseInt(k / 2), k)
k /= 2
}
return arrIndex
}
console.log(shiftUp(arrNumber, arrIndex, arrNumber.length-1)) // [ '', 1, 10, 3, 4, 2, 6, 7, 8, 9, 5]
上面最后打印出的索引就是最大堆元素位置，通过索引进行的排序。
作用：
- 知道索引，去最大索引堆中获取索引值。
- 拿着索引的值，获取对应的值。
总结
单独来看索引堆，解决的问题并不是那么理想，如果是单纯为了寻找一个值，不如改成hash表结构，使用key直接就能找到value，去改变他的优先级。
但是索引堆有其他的作用，这里只是简单的理解什么是索引堆，之后再进行更深的使用。
如有错误，还望指正，谢谢大家！！！
