1 堆的声明和定义
typedef int HPDateType;
typedef struct Heap {HPDateType* arr;int size;int capcity;
}HP;与顺序表相似，我们需要一个数组，有效空间大小，有效元素个数
2 堆的初始化
void HPInit(HP*php)
{assert(php);php->arr = NULL;php->size = php->capcity = 0;
}把数组置空，有效元素个数和有效空间大小置为0
3 堆的销毁
void HPDestroy(HP* php)
{assert(php);if (php->arr)free(php->arr);php->arr = NULL;php->capcity = php->size = 0;
}传递的参数当然不能为空，用assert断言，接着把arr的空间释放掉，让size,capcity为0
4 入堆
这里我们需要先讲解思路
首先，堆是用数组储存起来的，如果直接插到数组最后一位是不合理的
如图所示，可能空间是满的，这里就需要们重新开辟空间
同时，为了保证堆为一个有效堆（保证为大堆或者小堆），我们需要重新调整堆的排序
空间开辟
if (php->size == php->capcity)
{int newcapcity = php->capcity == 0 ? 4 : 2 * php->capcity;HPDateType* tmp = (HPDateType*)realloc(php->arr, newcapcity * sizeof(HPDateType));if (tmp == NULL){perror("realloc fail");exit(1);}php->capcity = newcapcity;php->arr = tmp;
}利用realloc开辟，最后给capcity和arr赋值
堆调整--向上调整--小堆
void AdjustUp(HPDateType* arr, int child)//向上调整
{while (child > 0){int parent = (child - 1) / 2;// <: 小堆// >: 大堆if (arr[child] < arr[parent]){swap(&arr[child], &arr[parent]);//swap函数的形参是两个指针，需要传地址child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else {break;}}
}
调整原理：将该入堆元素（child）插到末尾，顺着其父母结点(parent)往上调整，在堆为小堆的条件下，如果该元素比他的父母结点小就交换二者，再让其父母结点成为新的孩子结点，循环往复，直到新的孩子结点跳出，或者直白点说就是下标<0就跳出循环
注意，因为当child走到根结点时也需要比较之后判断是否要交换，所以不能只是parent走到空，必须要child走到空
完整入堆操作的实现
void HPPush(HP* php, HPDateType x)
{assert(php);//判断空间是否足够 if (php->size == php->capcity){int newcapcity = php->capcity == 0 ? 4 : 2 * php->capcity;HPDateType* tmp = (HPDateType*)realloc(php->arr, newcapcity * sizeof(HPDateType));if (tmp == NULL){perror("realloc fail");exit(1);}php->capcity = newcapcity;php->arr = tmp;}php->arr[php->size] = x;AdjustUp(php->arr, php->size);//向上调整++php->size;
}如果是大堆的调整就把向上调整的" < "改为" > "
最后还需要让最大元素个数+1
5 出堆
思路讲解：这里出堆出的通常是堆顶元素，如果要出堆尾元素只需要让size--即可，意义不大，如果是出堆顶元素，那么这里我们一定不能用顺序表的向前覆盖来写，这样会让整个堆的结构混乱，我们不妨另辟蹊径，继续沿用交换操作，让根结点和最后一个结点交换，再出堆尾让size--，这时候我们关注交换到堆顶的元素，利用向下调整算法，让其成为有效堆
堆调整--向下调整--大堆
void AdjustDown(HPDateType*arr,int parent,int n)
{int child = parent * 2 + 1;while (child<n){// 大堆:<// 小堆:>if (child+1<n&&arr[child] < arr[child + 1]){child++;}if (arr[child] > arr[parent]){swap(&arr[child], &arr[parent]);parent = child;child=parent * 2 + 1;}else {break;}}}调整原理：从堆顶开始，此时的堆顶设为初始parent，我们取child结点中较大的一个作为比较对象，如过child>parent就交换，再让child成为新的parent，直到调整完成跳出循环，或者child走到最后一个结点
这里我们还需要注意child+1在调整的时候是否越界，以防出现非法访问
完整出堆操作的实现
void HPPop(HP* php)
{assert(!HPEmpty(php));swap(&php->arr[0], &php->arr[php->size - 1]);--php->size;AdjustDown(php->arr, 0, php->size);
}
其中判空函数
bool HPEmpty(HP* php)
{assert(php);return php->size == 0;
}6 借助数据结构堆来实现的堆排序
先来写取堆顶元素的实现
HPDateType HPTop(HP* php)
{assert(!HPEmpty(php));return php->arr[0];
}void HeapSort01(int* arr, int n)
{HP hp;HPInit(&hp);for (int i = 0; i < n; i++){HPPush(&hp,arr[i]);}int i = 0;while (!HPEmpty(&hp)){int top = HPTop(&hp);arr[i++] = top;HPPop(&hp);//删除之后会重新排列}HPDestroy(&hp);
}这种堆排序借助了入堆和出堆时的堆调整，因为每次出堆我们都获取了堆中最小或者最大的元素，所以最终得到了一个有序序列
7 常规堆排序
思路讲解：首先利用向下堆调整让待排序的数组建堆，接着将堆顶元素和最后一个元素交换，接着再进行堆调整直到end<0，实质上还是堆顶元素一定为最大（小）的出堆操作的运用
有如下示例帮助理解
这里我们实现了把最大元素一个个放到末尾 ，最终实现堆排序
void HeapSort(int* arr,int n)
{//向下调整建堆for (int i = (n - 2) / 2; i>=0;i--){AdjustDown(arr, i, n);//i是最后一个节点的parent节点}int end = n - 1;while (end>0){swap(&arr[0], &arr[end]);AdjustDown(arr, 0, end);end--;}
}完
