堆，有大顶堆跟小顶堆之分，这里就不扯概念了，那个官方讲得很详细嗯也很官方= =，简单理解一下就是一个金字塔，你是帮主，你下面还有左右护法四大天王八大金刚十六罗汉，嗯就这样一直下去，而所谓的大顶堆就是作为帮主的你是住塔顶的，小顶堆呢？则相反，你们帮最小最小的那个小弟就在那 。大概是这样哈：
这个就是所谓的大顶堆，生活中是不是太常见了？（理解为主，请忽略图= =）
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那它又是怎么做到排序的？
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还记得选择排序是怎么排序的？就是选择一个最大数不断的插入到最后的对吧？但是选择最大数的那个过程是通过不断的比较，一个个位置挪动去得到的，那能不能跳着走？跳着扫描 。实际上，分成堆只是让我们更好理解 。
一起看看代码是怎么样实现的吧：
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下面是做的一个简单的性能测试
① 普通插入排序与快速排序的速度对比（数据量20万）：
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可以看到在20万随机数（0-10000）的排序中，快排所花的时间不足100个时间单位，而插入排序要超过50000个 。普通的O(n²)的性能与最好情况O（nlogn）的快排是完全没法比（数据量越庞大结果越明显） 。
② 希尔排序与快速排序对比（数据量2000万）：
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由于这两个排序都是极不稳定的，但是从测试的几次结果看，希尔排序的性能会略微优于快排（语言：JAVAscript）
③归并排序与希尔排序
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归并排序相对于希尔，快排的不稳定来说，归并排序最好跟最坏的情况均是nlogn，是稳定且快捷的排序算法 。利用的正是完全二叉树的思维模式 。
④堆排序与归并排序
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也是2000万1-10000的随机数排序 。
【算法入门篇：简单的排序算法】
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