7-2 堆排序 (10 分)（Python）

7-2 堆排序 (10 分)
对n个数，要求用堆排序（最大堆）对其进行排序。

输入格式:
第一行一个n（n<1000）。第二行给出n个数。

输出格式:
输出n行，每行n个数。第一行表示将n个数(将n个数看成一棵树)变成最大堆后的结果，第二行表示将上次结果的根节点交换到现有节点的最后一个节点（然后将除最后一个节点的数看成一颗树），然后将该剩余节点树从新变成最大堆后的结果输出（包括交换到最后的节点），依次类推。

输入样例:
6
7 1 6 4 3 5
结尾无空行
输出样例:
7 4 6 1 3 5
6 4 5 1 3 7
5 4 3 1 6 7
4 1 3 5 6 7
3 1 4 5 6 7
1 3 4 5 6 7
结尾无空行

思路

非常基础的堆排序，建立好这棵后，不停交换首尾元素，再对前三个数做一个判断就行

构造树

至于怎们建这棵树也很简单，看下这个list内容和index，再看看这棵树，可以发现一个规律就是，假定节点位置为index，则左孩子就是2index+1，右孩子就是2index+2，这样就把二维的结构压缩成一个一维的结构了；
明白了这些构建就更简单了，从下往上构建，每一棵subTree建好都要确保节点是最大就行。

```python
def heap_sort(lst):
    def adjust_heap(lst, i, size):
        left_index = 2 * i + 1
        right_index = 2 * i + 2
        largest_index = i
        if left_index < size and lst[left_index] > lst[largest_index]:
            largest_index = left_index
        if right_index < size and lst[right_index] > lst[largest_index]:
            largest_index = right_index
        if largest_index != i:
            lst[largest_index], lst[i] = lst[i], lst[largest_index]
            adjust_heap(lst, largest_index, size)

    def built_heap(lst, size):
        for i in range(len(lst) // 2)[::-1]:
            adjust_heap(lst, i, size)

    size = len(lst)
    built_heap(lst, size)
    print_list(lst)
    print()
    for i in range(len(lst))[::-1]:
        lst[0], lst[i] = lst[i], lst[0]
        adjust_heap(lst, 0, i)
        if i != 0:
            print_list(lst)
            print()
    return lst


def print_list(lst):
    for i in range(0, len(lst)):
        print(lst[i], end=" ")

number_count = eval(input())
number_list = input().split()
number_list = [eval(i) for i in number_list]
heap_sort(number_list)