一、介绍
「堆排序heapsort」是一种基于堆数据结构实现的高效排序算法。我们可以利用已经学过的“建堆操作”和“元素出堆操作”实现堆排序。
1. 输入数组并建立小顶堆，此时最小元素位于堆顶。
2. 不断执行出堆操作，依次记录出堆元素，即可得到从小到大排序的序列。
以上方法虽然可行，但需要借助一个额外数组来保存弹出的元素，比较浪费空间。在实际中，我们通常使用一种更加优雅的实现方式。
二、算法流程
设数组的长度为𝑛，堆排序的流程如下所示。
1. 输入数组并建立大顶堆。完成后，最大元素位于堆顶。
2. 将堆顶元素（第一个元素）与堆底元素（最后一个元素）交换。完成交换后，堆的长度减1，已排序元素数量加1。
3. 从堆顶元素开始，从顶到底执行堆化操作（SiftDown）。完成堆化后，堆的性质得到修复。
4. 循环执行第2.和3.步。循环𝑛−1轮后，即可完成数组排序。
三、完整代码
在代码实现中，使用了与堆相同的从顶至底堆化sift_down()函数。值得注意的是，由于堆的长度 会随着提取最大元素而减小，因此我们需要给sift_down()函数添加一个长度参数𝑛，用于指定堆的当前有效长度。
def sift_down(nums: list[int], n: int, i: int):
"""堆的长度为 n ，从节点 i 开始，从顶至底堆化"""
while True:
# 判断节点 i, l, r 中值最大的节点，记为 ma
l = 2 * i + 1
r = 2 * i + 2
ma = i
if l < n and nums[l] > nums[ma]:
ma = l
if r < n and nums[r] > nums[ma]:
ma = r
# 若节点 i 最大或索引 l, r 越界，则无须继续堆化，跳出
if ma == i:
break
# 交换两节点
nums[i], nums[ma] = nums[ma], nums[i]
# 循环向下堆化
i = ma
def heap_sort(nums: list[int]):
"""堆排序"""
# 建堆操作：堆化除叶节点以外的其他所有节点
for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
sift_down(nums, len(nums), i)
# 从堆中提取最大元素，循环 n-1 轮
for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
# 交换根节点与最右叶节点（交换首元素与尾元素）
nums[0], nums[i] = nums[i], nums[0]
# 以根节点为起点，从顶至底进行堆化
sift_down(nums, i, 0)
"""Driver Code"""
if __name__ == "__main__":
nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
heap_sort(nums)
print("堆排序完成后 nums =", nums)四、算法特性
‧ 时间复杂度𝑂(𝑛log𝑛)、非自适应排序：建堆操作使用𝑂(𝑛)时间。从堆中提取最大元素的时间复杂度为𝑂(log𝑛)，共循环𝑛−1轮。
‧ 空间复杂度𝑂(1)、原地排序：几个指针变量使用𝑂(1)空间。元素交换和堆化操作都是在原数组上进行的。
‧ 非稳定排序：在交换堆顶元素和堆底元素时，相等元素的相对位置可能发生变化。