堆排序（Heap Sort）
（可先回顾“排序算法”）
选择排序的基本思想：每一趟从待排序记录中选出关键字最小的记录，按顺序放在已排序的记录序列最后，直到全部记录排序好为止。
堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将存储待排序记录的顺序表看成是一棵完全二叉树（区别满二叉树）的顺序存储结构。利用完全二叉树中父结点与子结点的内在关系，在当前无序的序列中选择关键字最小（或最大）的记录。
<条件>
1）堆的定义：
以任意结点为根结点，根结点的关键字都大于（或小于）左、右子树的根结点。
若堆顶记录的关键字最大，则称堆为大根堆，反之称小根堆。
2）完全二叉树的定义：
所有序号大于[n/2]（n为结点数）的结点都是叶结点。
因此只需要依次将以[n/2]、[n/2-1]、...、[1]的结点作为根结点的子树调整为堆即可。
<思路>
（以大根堆为例）
1）调整一个小堆：
设根结点为rcds[s]，左、右子树根结点分别为rcds[2s]、rcds[2s+1]。
先比较左、右子树根结点的关键字，若较大值为右子树根结点，则右子树根结点与根结点比较。若根结点的关键字更大，则该小堆满足要求；若左、右子树根结点中较大的关键字更大，则交换两个结点。
但是，交换结点后，可能会出现（原）根结点的关键字小于（原）右子树根结点的左、右子树根结点（rcds[2(2s+1)]、rcds[2(2s+1)+1]））的情况，这时候需要继续进行调整，即需要循环或递归。
2）利用完全二叉树的特性，从[n/2]结点开始往前调整小堆；
3）经过上面两步只能使一个无序序列刚好构成堆的条件，还未能称为有序序列。但我们可以利用堆的特性，将每次调整完得到的堆顶记录（关键字最大）放到最后（依次由[L.length]、[L.length-1]、...），这样就能得到一个从左往右，关键字从小到大的有序序列。
/*------------调整一个小堆-------------*/
void Adjust_Small_Heap(SqList &L, int s, int m) /*s为调整根结点，m为序号最大的结点*/
{
L.rcds[0] = L.rcds[s]; /*暂存根结点的记录*/
for(int i = 2 * s; i <= m; i *= 2) /*定位结点的左子树根结点*/
{
if((j < m) && (L.rcds[i] < L.rcds[i+1])) i++; /*如果左小于右，用i表示右*/
if(L.rcds[0] > L.rcds[i]) break; /*如果根大于较大的结点，满足堆的条件，跳出循环*/
L.rcds[s] = L.rcds[i]; s = i; /*如果没有在上一步跳出循环，交换结点后继续判断是否满足堆的条件*/
}
L.rcds[s] = L.rcds[0]; /*经过上面的循环后，s表示的位置可能已经改变，需要重新插入（原）根结点的记录*/
}
/*----------利用完全二叉树的特性------------*/
void UseCBT(SqList &L) /*CBT->Completed Binary Tree，完全二叉树*/
{
int m = L.length;
for(int s = n/2; s >=1; i--)
Adjust_Small_Heap(L, s, m);
}
/*-------------将大根堆有序化--------------*/
void Heap_Sort(SqList &L)
{
UseCBT(L); /*将无序序列转化成大根堆*/
for(int i = L.length; i > 1; i--)
{
int t = L.rcds[1]; /*将堆顶记录往后存放*/
L.rcds[1] = L.rcds[i];
L.rcds[i] = t;
Adjust_Small_Heap(L, 1, i-1); /*交换结点后需要调整以rcds[1]为根结点的堆*/
}
}