堆排序

思想：
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（通常堆是通过一维数组来实现的），并同时满足堆的性质：即子结点的键值总是小于（或者大于）它的父节点。

实现步骤：

创建一个堆把堆顶元素(最大值)和堆尾元素互换把堆的尺寸缩小1，并调用heapify(A, 0)从新的堆顶元素开始进行堆调整重复步骤2，直到堆的尺寸为1

宏观实现图：

动画中在排序过程之前简单的表现了创建堆的过程以及堆的逻辑结构。

　　堆排序是不稳定的排序算法，不稳定发生在堆顶元素与A[i]交换的时刻。

　　比如序列：{ 9, 5, 7, 5 }，堆顶元素是9，堆排序下一步将9和第二个5进行交换，得到序列 { 5, 5, 7, 9 }，再进行堆调整得到{ 7, 5, 5, 9 }，重复之前的操作最后得到{ 5, 5, 7, 9 }从而改变了两个5的相对次序。

代码：

import java.util.Arrays;  publicclass HeapSort {      inta[]={49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,5,4,62,99,98,54,56,17,18,23,34,15,35,25,53,51};      public  HeapSort(){         heapSort(a);      }      public  void heapSort(int[] a){          System.out.println("开始排序");          int arrayLength=a.length;          //循环建堆          for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){              //建堆              buildMaxHeap(a,arrayLength-1-i);              //交换堆顶和最后一个元素              swap(a,0,arrayLength-1-i);              System.out.println(Arrays.toString(a));          }      }      private  void swap(int[] data, int i, int j) {          // TODO Auto-generated method stub          int tmp=data[i];          data[i]=data[j];          data[j]=tmp;      }      //对data数组从0到lastIndex建大顶堆      privatevoid buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex) {          // TODO Auto-generated method stub          //从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始          for(int i=(lastIndex-1)/2;i>=0;i--){              //k保存正在判断的节点              int k=i;              //如果当前k节点的子节点存在              while(k*2+1<=lastIndex){                  //k节点的左子节点的索引                  int biggerIndex=2*k+1;                  //如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在                  if(biggerIndex<lastIndex){                      //若果右子节点的值较大                      if(data[biggerIndex]<data[biggerIndex+1]){                          //biggerIndex总是记录较大子节点的索引                          biggerIndex++;                      }                  }                  //如果k节点的值小于其较大的子节点的值                 if(data[k]<data[biggerIndex]){                      //交换他们                      swap(data,k,biggerIndex);                      //将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值                      k=biggerIndex;                  }else{                      break;                  }              }          }      }  }