請求出一組序列中的數中的前k小的數，或者前k大的數，問題很簡單
該題利用順序儲存二叉堆可以很好的解決：
首先我們先解釋一下「堆」這個資料結構
堆這個東西我們可以理解成是利用了二叉樹的一條性質而人工構建的一組順序儲存二叉樹
分類：最小堆：每個父親節點都比子節點小
最大堆：每個父親節點都比子節點大
順序儲存實現的原理：
二叉樹存在一條性質，（這個性質和二叉樹的層序遍歷的序號有關 ）
n號節點的左兒子的存在的話編號為2*n，右兒子存在的話，編號為2*n+1
那麼我們依據這一條就可以完全實現二叉樹的線性儲存，並且這種結構和性質還可以方便我們進行各種操作
下面主要來介紹二叉堆的核心的兩個函式：向上浮動調整和向下浮動調整——目的是用來維護我們最小堆和最大堆的性質
《以求前k小的數來舉例》
說到這裡，有的人可能會問了，為什麼我們用最小堆或者最大堆可以解決這個問題呢
我們來這麼考慮，我們如果可以構建出只有k個元素的 最大堆
每次加入新的元素，我們將該元素和堆頂進行比較，如果比堆頂小的話，我們將其和堆頂進行替換，然後再次進行調整維護，直到所有的資料都加入完畢，那麼堆裡面剩下的就是所有的我們要求的元素，這時候我們再利用最小堆的維護函式進行調整進行堆排序就可以按順序輸出前k個元素了
原理講完了，那麼這個核心的向上調整函式和鄉下調整函式到底怎麼實現呢
在**段中進行解析：
void siftdown(int i) //i代表要開始維護的節點的層序標號
void buildheap(int num)
}
基於上面的原理我們可以很好地實現查詢前k個數的操作，但是至於堆排序我們還沒有進行講解
其是堆排序很簡單
按照公升序排列我們需要最大堆，按照降序排列我們需要最小堆
每次我們將堆尾和堆頂進行交換，然後將堆數遞減，保持堆尾固定，然後在向下調整，重複過程，直到我們的堆數為1，然後這個堆就有序了
所以說根據上面的原理講解我們很容易發現堆排序的複雜度始終是o(n*logn)的logn是指堆的二叉樹深度，n是因為我們每次都要從未到頭進行遍歷交換
不多說了，附上**：
void heapsort(int num) //堆的大小
}
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