堆排序

package aaa;import java.util.*;/* 堆排序，可以有效的降低时间复杂度 * 建立一个大顶堆并且进行堆排序输出从小到大排序的数 * 时间复杂度为O(NlogN) * 扩展：如果要求一个数列里面的第k大的数，只需要建立一个大小为k的小顶堆，并且不断调整维护（先选三个数建堆，后面的数逐个插入堆顶并进行删除调整）， * 最后输出对堆顶元素即可 * 同理，求解一个数列里面的第k小的数，只需要建立一个大小为k的大顶堆， * */public class Main {    static Scanner in = new Scanner(System.in);    static int n;    static int[] h = new int[1000];    //交换数据值    static void swap(int x ,int y){    int t;    t = h[x];    h[x] = h[y];    h[y] = t;    }    //注意：对于一个完全二叉树而言，第一个非叶子节点编号为n/2，     //构建大顶堆，从第一个非叶子节点开始逐个向下调整    static void create(){    for (int i = n/2; i >= 1; i--) {shiftDown(i);}       }    //向下调整，i为当前叶子编号    static void shiftDown(int i){    boolean f = true;//用来判断是否需要继续调整    int t ;    //如果有左子    while(i*2 <= n && f){    //和左子的值进行比较调整，更新t值    if(h[i]<h[i*2])       t = i*2;    else    t = i;    //如果有右子，和右子的值进行比较调整更新t值    if(i*2+1 <= n){       if(h[t]<h[i*2+1])              t = i*2+1;           }        //注意我们寻找的是左右子里面最大的值    //如果当前节点需要调整，交换调整       if(t!=i){       swap(t, i);        i = t;//更新i的值，以便于进行下一次调整（下一层）       }       else       f = false;//如果当前节点不需要调整，退出    }        }    //由于要按照从小到大输出，所以把节点1和节点n交换，n--的意思是最终序列里面的最后的一个数已经确定    //并且重新调整当前堆使之成为大顶堆,以此类推,每次找出当前数里面最大的数    static void heapSort(){    while(n>1){    swap(1, n);     n--;    shiftDown(1);    }       }public static void main(String[] args) {n = in.nextInt();    int k = n;//保护n的值，用于输出for (int i = 1; i <= n; i++) {h[i] = in.nextInt();  }        create();        heapSort();       for (int i = 1; i <= k; i++){  System.out.print(h[i]+" ");    }       System.out.println();}}

两个小错误：一、没有保护n的值； 二、t写成了i，求的是左右子里面最大的