1、堆内存和堆排序中的堆是一个意思吗？
不是，堆内存中的堆可以理解为一个仓库，是用于存放程序数据地方，堆排序中堆是一种数据结构，是存放数据的一种方式，是两个不同的概念。
2、堆排序中堆结构的样式是怎样的？
堆排序中堆是一个顺序排列的完全二叉树。树结构可以看成是一棵倒立的树，树根在上，树枝在下，树结构中存在一种特殊的树：满二叉树，满二叉树就是每个非叶子节点都有都有左子树和右子树，完全二叉树和满二叉树，主要区别在最后一层叶子节点，满二叉树是从左到右排列满的，使上一层的非叶子节点都有左右叶子节点，完全二叉树也是从左到右排列叶子节点，不过其不一定排列满了。满二叉树和完全二叉树都可以使用数组进行便利的存储。 顺序排列指的是堆这种数据结构分为两种：
- 大顶堆：父节点的数值不小于左子节点和右子节点
- 小顶堆：父节点的数值不大于左子节点和右子节点
3、什么是堆排序？
堆排序就是利用堆的数据结构设计的一种排序算法。堆排序是一种选择排序，不过正常的选择排序的时间复杂度是O(n²)，堆排序采用二叉树的结构简化了比较的过程，利用堆的二叉树的结构快速的获取到最大值和最小值，其时间复杂度是O(nlogn)。
4、如何进行堆排序？
堆排序的中最重要的步骤就是：堆化， 堆排序的常用操作：删除，删除会取出根节点，将其和最后一个节点交换，这样会从上到下开始堆化。如果节点的数据比较小，则一直会“沉”到叶子节点，比较的次数为树的深度logn。堆排序的步骤：
- 将长度为n的无序数组进行堆化（从下到上进行堆化），相当于原来有一个堆，进行插入元素
- 取出二叉树的根节点，将其和树的最后的节点进行交换，对剩下n-1个元素进行堆化（从上到下开始堆化），相当于堆中删除顶上的元素
- 继续进行步骤2，将二叉树的根节点和树的最后的节点进行交换，对剩下n-2个元素进行堆化，直到只剩下一个元素。
5、大顶堆和小顶堆有什么特点？
堆是一种完全二叉树的结构，该结构可以方便的存储在数组中，根据数组的索引，可以得到：如果父节点的索引是i，则其左子树是2i+1，其右子树是2i+2，数组的长度为length，则其最后一个父节点的索引是length/2-1 - 大顶堆：父节点的数值不小于左子节点和右子节点，则R[i]>=R[2i+1] && R[i]>=R[2i+2]，升序用大顶堆 - 小顶堆：父节点的数值不大于左子节点和右子节点，则R[i]<=R[2i+1] && R[i]<=R[2i+2]，降序用小顶堆
6、java代码体现
public class HeapSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1, 3, 9, 2, 4, 7, 6, 5, 8, 12, 10};
//将无序数组化为大顶堆， 最后一个根节点的索引是length/2-1，叶子节点不用进行堆化
for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
// 堆化
heapAdjust(arr, i, arr.length);
}
for (int i = arr.length-1; i >=0; i--) {
// 交换根节点和最后一个节点
swapSeat(arr, 0, i);
// 堆化
heapAdjust(arr, 0 , i);
}
// 打印
printResult(arr);
}
private static void swapSeat(int[] arr, int a, int b) {
int temp = arr[a];
arr[a] = arr[b];
arr[b]=temp;
}
private static void printResult(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.println(arr[i]);
}
}
private static void heapAdjust(int[] arr, int i, int length) {
// 取出要比较的元素
int temp = arr[i];
// 获取其子左节点
int children = 2 * i + 1;
while (children < length) {
// 比较左节点和右节点，如果右节点大于左节点，则选择替换右节点
if (children +1 < length && arr[children] < arr[children+1]) {
children++;
}
// 如果父节点比子节点大，则跳出
if (temp>=arr[children]) {
break;
}
arr[i]=arr[children];
i=children;
children= 2 * i + 1;
}
arr[i]=temp;
}
}
7、堆排序的特点
不稳定：相同的元素，排序后相对位置可能改变 原地排序：排序过程中不会申请多余的空间 开始建堆的时间复杂度是O(n)，后面进行调整的时间复杂度是O(nlogn)
8、堆排序的类比总结
堆排序主要是利用堆这种数据结构（完全二叉树），来快速的得到数组中的最大值或者最小值，然后通过其进行排序的方法，类似于我有很多大小不一的弹珠，要将其进行从大到小的排序，堆结构相当于一个可以快速选出弹珠中最大或者最小的机器，我每次先将其放入机器，取出最大或者最小的弹珠，然后将剩下的弹珠放入机器，再取出最大或者最小的弹珠，直到剩下一个弹珠为止。
