作为免责声明，我是本网站的新手，因此，我不太清楚如何提问。请不要太苛刻，因为我实际上只是想了解其中一些概念的工作原理。如果我在一开始就缺少理解，请告诉我，这样我可以从那里开始，而不会浪费您的时间。这里什么也没有。因为我认为我的理解可能有缺陷，所以我对堆在不同区域的行为提出了一些问题，然后试图回答它们。
首先，我想帮助您了解添加到空堆中的一组随机数字的外观。例如，假设我有9、4、5、3、2、7、8、7。将其添加到堆中后，堆的外观如何？我可以直观地理解这一点（我认为）9是根，4是第一个左孩子，依此类推，依此类推，但是由于这不是一棵树，而是一个堆，它将通过切换来对数字进行排序它们（请参阅“如果我的理解是正确的”段落），以便它们以最小或最大顺序排序？
现在可以说我们从堆中删除了9（我相信9将成为根），我们将如何应对这一变化，然后将什么放入根中？我想在这里如果9是根，我们将取下一个最大的数字并将其复制到9的插槽中，而如果这是一个最小堆，而我们只是在底部删除一个节点，则将其删除。问题。
沿着相似的行，公式将如何获得数组中堆项的父级？-我想我明白，如果父母在i处，则左孩子将在i * 2处，而右孩子将在i * 2 + 1处。因此，要找到父代，我们必须将i / 2除以找到父代。例如，如果我们在i = 7处的父级将是i = 3，因为3.5将被截断，并且如果我们在i = 6点处的父级也将是i = 3。从这个例子中，i = 7的孩子将是i = 3的右孩子，而i = 6将是i = 3的左孩子。
如果我的理解是正确的，那么要在将新术语添加到词根之后重新进行修饰，我会将孩子与父对象进行比较；如果孩子较大，请切换术语。但是我需要比较两个孩子（如果有两个），以确定哪个更大，以决定哪个需要交换。这将用于最大堆，而将另一个方向用于最小堆。
最后，如果我在哪里添加根元素，它将如何重新堆砌？
删除9后，没有任何内容成为根。堆排序算法转到左子级进行排序（您说过4）。然后右子级（或5），依此类推。如果要检查的数字是根（（我们有不同的实现）]，则4成为根。 root，然后是5，等等。如果您感到困惑，请查看用JavaScript编写的heapsort的定义：
var heapSort = function(array) {
var swap = function(array, firstIndex, secondIndex) {
var temp = array[firstIndex];
array[firstIndex] = array[secondIndex];
array[secondIndex] = temp;
};
var maxHeap = function(array, i) {
var l = 2 * i;
var r = l + 1;
var largest;
if (l < array.heapSize && array[l] > array[i]) {
largest = l;
} else {
largest = i;
}
if (r < array.heapSize && array[r] > array[largest]) {
largest = r;
}
if (largest !== i) {
swap(array, i, largest);
maxHeap(array, largest);
}
};
var buildHeap = function(array) {
array.heapSize = array.length;
for (var i = Math.floor(array.length / 2); i >= 0; i--) {
maxHeap(array, i);
}
};
buildHeap(array);
for (var i = array.length-1; i >= 1; i--) {
swap(array, 0, i);
array.heapSize--;
maxHeap(array, 0);
}
array.heapMaximum = function(){
return this[0];
};
array.heapExtractMax = function(){
if(this.heapSize < 1){
throw new RangeError("heap underflow");
}
var max = this[0];
this[0] = this[this.heapSize - 1];
this.heapSize--;
maxHeap(this, 1);
return max;
};
array.heapIncreaseKey = function(i, key){
if(key < this[i]){
throw new SyntaxError("new key is smaller than current key");
}
this[i] = key;
while(i > 1 && this[Math.floor(i / 2)] < this[i]){
swap(this, i, Math.floor(i / 2));
i = Math.floor(i / 2);
}
};
array.maxHeapInsert = function(key){
this.heapSize--;
this[this.heapSize] = -Infinity;
this.heapIncreaseKey(this.heapSize, key);
};
};
var a = [Math.floor(Math.random() * 100), Math.floor(Math.random() * 100), Math.floor(Math.random() * 100), Math.floor(Math.random() * 100), Math.floor(Math.random() * 100)];
heapSort(a);
document.writeln(a);*{
font-family:monospace;
}我实际上不知道它会如何重新适应，但是您可以看到摘要以找出答案。
首先是关于堆外观的第一个问题。它将采用完整的二叉树的结构。我们可以沿着列表浏览，并在看到树时对其进行更新，但这会破坏运行时间，因此有一种更聪明的方法可以执行此操作。我们首先要线性地遍历数组并将其添加到最左边的插槽中，数组的第一个条目就是根。然后，有了数组后，我们便希望从头开始修复堆。这涉及查看堆的最高深度，并通过进行交换来固定它，以便最小的是父级。然后在树的深处向上移动一个，如果其中一个孩子小于新父母，则进行交换。如果是这样，则进行交换，但是我们可能破坏了min属性，因此我们必须递归向下移动堆以修复该属性。一旦我们递归地移到顶部并将堆固定在顶部，那么我们将使最小堆成为所需。请注意，通过一些漂亮的代数，我们可以证明这将在O（n）时间内运行。
关于删除9的第二个问题是不正确的（因为它不再是根），所以我们集中在删除根节点上。从树或数组的第一项中删除根节点后，我们需要在树结构中放置一些东西，然后将树的最左边节点或数组中的最后一个元素放置在数组中，可能在想，这可能破坏了最小财产，而您是对的。因此，一旦最左侧移动到根节点，我们必须检查其子节点，如果它的子节点都小于两个节点，那么我们就很好了。否则，我们需要交换较小的子集，并对下一组子集重复此操作，直到它小于两个子集。
在数组中，我们使用2i和2i + 1作为索引是正确的，因此仅将2除以是不够的。我们注意到2i是偶数，而2i + 1是奇数，因此我们应该关注所查看的索引是偶数还是奇数。但是，正确的是，截断将为父级给出正确的答案，而小数点将决定左，右子级。
为了解决您的最终担忧，我们应该注意，当您将某些东西添加到堆中时，它是完整的二叉树，应添加到最左侧的插槽而不是根。当您在最左边添加一个对象（用于最小堆）时，我们需要检查它是否小于其父对象，并将其移到根目录。
此外，当需要运行prim的算法或Dijkstra的最短路径算法时，使用O（n）构建堆是高效的。
希望这会有所帮助-杰森