堆排序
堆排是基于堆的一种排序算法，对于堆的了解请点开链接：https://blog.csdn.net/z_x_m_m_q/article/details/82320357（创建、插入、删除）
算法思想：
之前的博客写了小堆，由于降序排列是根据小堆性质进行排列的，顺着前面的知识这里我们讨论从大到小的排列
首先小堆建好之后堆顶数据是堆中最小的数据，将堆顶元素与最后的一个元素交换位置，这样最后元素就出在有序区间了。再对除有序区间外的其他数据从堆顶开始来一次向下调整，这样堆顶数据又是堆中最小的数据，重复上述步骤直至堆中只剩下一个元素。
以具有N个数据的数组 a[N] 为例，说下对排序的步骤：
- 利用数组中元素建立节点量为 N 的小堆
- 第一次将a[0] 与 a[N-1]交换位置，对a[0]至a[N-2]进行一次向下调整，重新恢复成小堆（此时堆的节点量为N-1）
- 第二次将a[0] 与 a[N-2]交换位置，对a[0] 至 a[N-3]进行一次向下调整，重新恢复成小堆（此时堆的节点量变为n-2）
- 重复这样的操作，直至 a[0] 与 a[1]交换
图形分析：
这样一直下去，就好了。。。
算法代码：
这里我只写了核心代码：
void HeapSort(int* a,int n)
{
int i = 0;
//建小堆
for (i = (n-2)/2;i >= 0;--i)
HeapAdjustDown(a, n, i);
//交换堆顶、堆尾数据
for (i = n-1;i > 0;--i)
{
Swap(&a[0],&a[i]);
HeapAdjustDown(a, i, 0); //每次从堆顶开始向下调整，i 刚好是新堆的节点数
}
}时间复杂度和空间复杂度：
时间复杂度：
想想堆排的整个过程，第一步建堆，第二步执行 N-1 次交换及向下调整,最后取两者复杂度较高的就行了
建堆时间复杂度：
建堆的时候时间消耗在下沉操作上，而下沉操作最多下沉到底，显然，高度为h的节点下沉代价为O(h)
堆中所有元素下沉代价之和就是建堆的时间复杂度
把堆中不同高度中的所有节点相加起来就是全部的节点
所以问题变为：
- 高度最高多高（高度上界）
- 高度h有多少节点
然后我们把不同高度的每个节点执行下沉所需要的代价累加起来
最终记住建堆复杂度为O(n)就行了
执行 N-1 次交换及向下调整时间复杂度：
Swap 操作代价为常数，相对于下沉操作的代价可以忽略不计
那么执行 N-1 次向下调整的时间复杂度为
两个步骤相加的复杂度为：O(n)+O(nlgn)，O(nlgn)复杂度高于O(n)，所以堆排序的时间复杂度为O(nlgn)
提示：上面的过程有些复杂，我也是参考别人的。通过以上过程理解算法的时间复杂度是一个很棒的机会。
空间复杂度：
堆排序通过简单的交换就能把数据排成有序的，堆和原数组是一体的，不需要辅助空间，所以空间复杂度为
稳定性：
不是稳定的