通过学习优先队列和二叉堆，我们知道优先队列中队首的元素总是最大（最大堆）或者最小（最小堆）的元素，根据这个规律，如果我们把一系列无序的元素插入到优先队列中，然后再从优先队列中逐个删除元素，则删除元素的顺序是有序的。我们由此可以演变得出一种排序算法--堆排序。
此处以最大堆来讨论，堆排序的实现分为2个阶段：构造堆阶段和下沉排序阶段；
- 构造堆阶段：通过下沉操作，将新添加到堆中的元素放到堆的根节点，然后与较大的子节点比较，如果小于子节点，则与子节点交换位置，使得较小的元素在堆中不断下沉，放入堆中合适的位置。
- 下沉排序阶段：构造堆完成后，堆的根节点存放的是最大的元素。排序阶段，每次将根节点元素与堆数组末尾元素交换位置，然后缩小堆的size，使得最大的元素从堆中剔除，放在数组末尾。然后通过下沉操作，使得根节点的新元素重新下沉到合适的位置。如此往复，直到堆中没有元素。此时，堆数组中的元素变为升序排列。
首先实现堆排序中需要的3个基本操作：
- 比较（less）：比较两个元素的大小，元素需要实现Comparable接口，从而可以被比较；
- 交换（exch）：交换两个元素在数组中的位置；
- 下沉（sink）：通过比较和交换，自上而下的移动元素，使其达到合适的位置；
排序方法sort实际是对上面3个基本操作的组合，在构造堆阶段，通过sink操作构造好二叉堆。在排序阶段，通过exch操作将最大的元素排除到堆外，放到数组最末端，然后通过sink操作使堆重新变得有序。如此往复,直至堆中没有元素，此时数组即是有序的。基于最大堆的堆排序是升序的，反之，基于最小堆的堆排序是降序的。完整代码如下：
/**
* 堆排序实现：基于最大堆实现
*/
public class HeatSort {
/**
* 比较
*/
private static boolean less(Comparable[] arr, int i, int j) {
return arr[i - 1].compareTo(arr[j - 1]) < 0;
}
/**
* 交换
*/
private static void exch(Comparable[] arr, int i, int j) {
Comparable tmp = arr[i - 1];
arr[i - 1] = arr[j - 1];
arr[j - 1] = tmp;
}
/**
* 下沉
*/
private static void sink(Comparable[] arr, int k, int size) {
while (2 * k <= size) {
// 获取较大子节点的索引
int j = 2 * k;
if (j < size && less(arr, j, j + 1)) {
j++;
}
// 如果当前节点大于子节点，则找到合适位置
if (!less(arr, k, j)) {
break;
}
// 如果当前节点小于子节点，则继续交换下沉
exch(arr, k, j);
k = j;
}
}
/**
* 排序
*/
public static void sort(Comparable[] arr) {
int size = arr.length;
// 构造堆
for (int k = size / 2; k >= 1; k--) {
sink(arr, k, size);
}
// 下沉排序
while (size > 1) {
exch(arr, 1, size--);
sink(arr, 1, size);
}
}
public static void main(String[] args) {
Integer[] arr = {3, 6, 5, 4, 7, 9, 8, 0, 2, 1};
sort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}从上面代码可以看出，堆排序使用待排数组本身作为堆的存储结构，不占用额外的空间，因而属于内部排序。
效率对比
堆排序的主要工作都是在下沉排序阶段完成的，每次从堆中删除最大的元素，然后放入到堆缩小后空出的空间中。这个过程和选择排序的过程类似，都是选择最大/最小的元素放到数组末尾，但相比于选择排序，堆排序在查找最大/最小元素的效率为$O(logN)$，高于选择排序的$O(N)$，从而提升了排序效率。