1. 堆排序法
堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。从这句话来看，堆有两个条件：
（1）是一个完全二叉树
（2）子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点
2. 使用堆排序法为列表中的数字进行递增排序
具体代码如下：
''''
函数名称：heapify
功能：调整列表中的元素并保证以i为父结点的堆，并保证i是最大值
参数说明： heap：表示堆
heap_len：表示堆的长度
i：表示父结点的位置
'''
def heapify(heap,heap_len,i):
'''
给定某个结点的下标i，这个结点的父节点、左子结点、右子结点的下标都可以被计算出来
父结点：(i-1)//2
左子结点：2*i + 1
右子结点：2*i + 2 即：左子节点 + 1
'''
left = 2*i + 1 # 左子结点位置
right = 2*i + 2 # 右子结点位置
larger = i # 每次最大值赋给变量larger
# 左结点位置小于堆长度同时堆的最大值小于左子结点的值
if left < heap_len and heap[larger] < heap[left]:
larger = left # 此时将左结点位置给larger
# 右结点位置小于堆长度同时堆的最大值小于右子结点的值
if right < heap_len and heap[larger] < heap[right]:
larger = right # 此时将右结点位置给larger
if larger != i: # 如果做了堆调整则larger的值等于左节点或者右节点的值
heap[larger], heap[i] = heap[i], heap[larger] # 这个时候做堆调整操作
# 递归对各分支做调整
heapify(heap, heap_len, larger)
def build_heap(heap): # 构造一个堆，将堆中所有数据重新排序
heap_len = len(heap) # heapSize是堆的长度
for i in range((heap_len -2)//2,-1,-1): # 自底向上建堆
heapify(heap, heap_len, i)
def heap_sort(heap): # 将根节点取出与最后一位做对调，对前面len-1个节点继续进行堆调整过程
build_heap(heap) # 调用函数创建堆
# 调整后列表的第一个元素就是这个列表中最大的元素，将其与最后一个元素交换，然后将剩余的列表再递归的调整为最大堆
for i in range(len(heap)-1, -1, -1):
heap[0], heap[i] = heap[i], heap[0]
heapify(heap, i, 0)
data = [96,54,88,5,10,12]
print("原始数据为：")
for k in range(6): # 遍历原有数据
print('%4d'%data[k],end='') # 输出结果
print('\n---------------------------')
print("排序之后的结果为：")
heap_sort(data)
for k in range(6): # 遍历排序后数据
print('%4d'%data[k],end='') # 输出结果