1.時間復雜度O(NlogN)，額外空間復雜度O(1)
2.二叉樹：
(1)完全二叉樹：要么是一棵滿二叉樹(滿二叉樹屬於完全二叉樹)；如果不是滿二叉樹，那么這棵樹應該是從左往右依次補齊的。
(2)通過數組來理解完全二叉樹，對於節點i，在不越界的情況下左孩子的下標是2i+1，右孩子下標是2*i+2，如果數組越界了，那就說明右孩子不存在。對於節點i，它的的父節點的下標是(i-1)/2。0的父節點是自己。
3.大根堆(堆就是一棵完全二叉樹)，即在一棵完全二叉樹中，任何一棵子樹的最大值都是這課子樹的頭部，小根堆同理，任何一棵子樹的最小值都是這課子樹的頭部，對於任何一棵子樹都是這樣的。建立大根堆的時間復雜度是O(N)，heapinsert的調整，經歷一個新節點加入到這棵樹種，同時向上調整的過程。對於i號節點加入進來調整的代價是O(log(i-1))，第i+1個節點加入進來調整的代價是O(log(i))，對於n個節點的調整代價是log1+log2+log3+......+log(n-1)，這是整個數組所有節點加進來變成完全二叉樹的時間復雜度O(N)，再重復一遍，建立大根堆的時間復雜度是O(N)。把節點加入到堆的最后一個位置，然后將節點向上調整的過程。
4.堆結構非常重要：堆可以搞定幾乎所有的貪心算法。
5.堆排序非常重要
(1)堆排序heap insert與heapify。
(2)堆結構的增大與減少。
(3)如果只是建立堆得過程，時間復雜度為O(N)。
(4)優先級隊列結構，就是堆結構。
6.數組堆排序的過程：
(1)讓數組變成大根堆，然后將堆頂元素彈出，調整堆，繼續之前操作。
6.舉例：
對於數組 ：2 1 3 6 0 4
具體細節下一博客講