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小顶堆
堆是一种特殊的树，只要满足以下两个条件，它就是一个堆：
- 堆是一颗完全二叉树
- 堆中某个节点的值总是不大于（或不小于）其父节点的值
其中，根节点最大的堆叫做大顶堆，根节点最小的对叫做小顶堆
满二叉树：所有层都达到最大节点数 1、2、4、8
完全二叉树：除了最后一层外其他层达到最大节点数，且最后一层节点都靠左排列
完全二叉树最适合用数组做存储，因为它的节点都是紧凑的，且只有最后一层节点数不满
下标为0的位置不存储元素，因为方便我们快速找到父节点（下标/2）。比如8的父节点5/2=2。
插入元素
尾部插入，然后上浮，插入元素后，我们需要继续满足堆的特性， 插入元素后不一定满足堆的特性，我们就需要堆化。
在完全二叉树中，插入的节点与它的父节点相比，如果比父节点小，就交换他们的位置，交换后再比较再交换，知道笔父节点大为止。这就是插入元素时进行的堆化，也叫自下而上的堆化。
从插入元素的过程，我们知道每次与n/(2^x)相比较，所以插入元素的时间复杂度为O(log n)。
删除堆顶的元素
尾部（最大的元素）放到堆顶，然后下沉，删除元素后，我们需要继续满足堆的特性， 删除元素后不一定满足堆的特性，我们就需要堆化。
在完全二叉树中，把最后一个节点放到堆顶，然后与左右子节点中小的交换位置（最为是小顶堆）依次往下，知道比左右子节点都小为止（或者没有子节点）。这就是删除元素时进行的堆化，也叫自上而下的堆化。
从删除元素的过程，我们知道每次与2n和2n+1相比较，所以删除元素的时间复杂度也为O(log n)。
建堆
- 空出数组下标为0的节点
- 然后依次执行插入堆的操作，然后堆化
- 直到将所有元素都插入到堆中为止
堆排序
对于小顶堆，堆顶的元素本来就是最小的，依次从堆顶删除元素，然后堆化，直到去除所有元素为止。
删除一个元素的时间复杂度为O(log n)，那么删除n个元素是：
log n + log(n-1) + ... + log2 + log 1 <= nlog n
而且这样排序不需要占用额外的空间，只需要交换元素时的一个临时变量，所以堆排序的空间复杂度为O(1)
如何应用到定时中
- 我们可以认为每一个任务的过期时间作为小顶堆的元素
- 然后我们将所有任务按照过期时间插入到堆中
- 接着从堆中按照过期时间取出元素，然后执行
- 一直循环