作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
面向对象的编程（Object-Oriented Programming，OOP）是一种抽象程度很高、编程方式更接近自然语言的方式，具有很强的可维护性和扩展性。OOP的主要特征如下：
抽象化：把现实世界中相似或相关的事物归类到一个集合体中，进而对这个集合体进行操作，提高编程效率和代码的复用性； 继承和多态：子类可以继承父类的属性和方法，并根据需要重写其行为，从而避免代码重复； 封装：隐藏实现细节，仅向外界提供接口，提高代码的可靠性和安全性； 多线程和分布式处理：支持多线程编程，充分利用多核CPU资源，方便开发分布式系统；
2.基本概念
2.1 类（Class）
“类”是对现实世界中某个事物的抽象，它通过数据成员（Data member）和成员函数（Member function）来描述这个事物的特征和行为。比如：狗是一个类，它有四条腿、两只耳朵、尾巴等属性；它也有叫、吃东西等成员函数。
2.2 对象（Object）
对象是类的一个实例或者说具体的个体。比如，我现在有一个小狗，它就是一个“狗”类的一个对象。
2.3 实例变量（Instance variable）
实例变量（instance variable）是定义在类的内部的变量，每个对象都有自己独特的副本。实例变量通常用来存储对象的各项属性值，这些属性值随着对象状态的变化而发生变化。实例变量通过 self 关键字来访问。例如，对于 Dog 类的对象 dog，我们可以这样访问它的 name 属性：dog.name = "Rufus" 。
2.4 类变量（Class variable）
类变量（class variable）是定义在类的外部的变量，所有对象共享该变量的值。类变量可以通过 @classmethod 来访问。例如，我们可以编写 Dog 类来记录狗的数量：
class Dog:
num_of_dogs = 0
def __init__(self):
Dog.num_of_dogs += 1上面的例子中，Dog 类的 num_of_dogs 是一个类变量，初始值为0。每创建一个 Dog 对象时，num_of_dogs 的值都会增加1。
2.5 方法（Method）
方法（method）是属于类的函数。它用于实现某些功能，并且可以在对象调用。方法通常接受参数（parameter），并返回计算结果。例如：我们定义一个计算两个数之和的方法：
def add(x, y):
return x + y我们可以把该方法作为一个成员函数添加到 Dog 类中：
class Dog:
def __init__(self, name):
self.name = name
def bark(self):
print("Woof!")
def eat(self, food):
print("{} is eating {}".format(self.name, food))
my_dog = Dog("Rufus")
print(my_dog) # Output: <__main__.Dog object at 0x7f9c7e0f6a30>
my_dog.bark() # Output: Woof!
my_dog.eat("banana") # Output: Rufus is eating banana上面示例中，Dog 类有两个方法：init() 和 bark() ，以及一个 eat() 方法。其中，init() 是构造器，用于创建 Dog 对象；bark() 方法用于吠叫，eat() 方法用于吃东西。
2.6 静态方法（Static method）
静态方法（static method）是定义在类上的函数，它不依赖于实例或者类，可以被类自身调用或者直接调用。静态方法通过 @staticmethod 来声明。静态方法可以与普通方法一起共同组成类中的工具方法。
例如，我们可以定义一个静态方法来获取当前日期：
import datetime
class TimeUtils:
@staticmethod
def get_current_date():
now = datetime.datetime.now()
return now.strftime("%Y-%m-%d")
print(TimeUtils.get_current_date())上面示例中，TimeUtils 类有一个名为 get_current_date() 的静态方法，它会获取当前日期并以字符串形式返回。我们可以通过类名直接调用该方法。
3.核心算法原理及实现
3.1 堆排序（Heap Sort）
堆排序（Heap Sort）是指利用堆这种数据结构实现的排序算法。堆是一个二叉树，其中每个节点都大于等于（最大堆）或者小于等于（最小堆）其子节点。堆排序首先将待排序序列构建成一个堆，然后再调整堆，使得所得到的序列是一个有序序列。
3.1.1 案例分析
假设有一个长度为 n 的数组 arr，希望按升序排列 arr 中的元素。下面给出堆排序的过程：
将 arr 看作是一个堆，建立最大堆的过程即用大根堆的性质维护堆的结构。
a. 从最后一个非叶子结点 k=n/2-1（整除）开始，由下往上依次建立最大堆。 b. 每个结点的左右孩子编号分别为 left=(2k+1), right=(2k+2)。 c. 如果左右孩子存在且比该结点小，则交换它们。
此时，arr[0]~arr[n/2-1]构成了一颗最大堆。
对堆进行调整，使之成为一个有序序列。
a. 把堆顶元素 arr[0] 和堆底元素 arr[n-1] 交换。 b. 把堆的尺寸减小 1，并调用 shift_down(0)，重新调整堆。
c. 在循环中，调用 shift_down(0)，使得 arr[i] 小于等于 arr[(2i+1)]，并且 arr[i] 小于等于 arr[(2i+2)]，然后比较 arr[i] 与 arr[heap_size-1] 交换位置。如果 arr[heap_size-1] 比 arr[i] 大，则停止循环，否则继续执行第 2a、2b 步。
d. 当堆的尺寸减小到 1 时，排序完成。
时间复杂度：O(nlogn) 。
空间复杂度：O(1) 。
def heap_sort(arr):
for i in range((len(arr)-2)//2,-1,-1):
heapify(arr, len(arr), i)
for j in range(len(arr)-1,0,-1):
arr[j], arr[0] = arr[0], arr[j]
heapify(arr, j, 0)
def heapify(arr, size, root):
largest = root
left = (root*2)+1
right = (root*2)+2
if left < size and arr[left]>arr[largest]:
largest = left
if right < size and arr[right]>arr[largest]:
largest = right
if largest!= root:
arr[root], arr[largest] = arr[largest], arr[root]
heapify(arr, size, largest)
arr = [5, 2, 7, 1, 8, 6, 3]
heap_sort(arr)
print('sorted array:', arr)输出：
sorted array: [1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]