堆常用來實現優先佇列，在這種佇列中，待刪除的元素為優先順序最高（最低）的那個。在任何時候，任意優先元素都是可以插入到佇列中去的，是電腦科學中一類特殊的資料結構的統稱

一、堆的定義
最大（最小）堆是一棵每一個節點的鍵值都不小於（大於）其孩子（如果存在）的鍵值的樹。大頂堆是一棵完全二叉樹，同時也是一棵最大樹。小頂堆是一棵完全完全二叉樹，同時也是一棵最小樹。

注意：

堆中任一子樹亦是堆。
以上討論的堆實際上是二叉堆(Binary Heap)，類似地可定義k叉堆。
下圖分別給出幾個最大堆和最小堆的例子：

二、支援的基本操作
堆支援以下的基本操作:
build: 建立一個空堆；
insert: 向堆中插入一個新元素；
update：將新元素提升使其符合堆的性質；
get：獲取當前堆頂元素的值；
delete：刪除堆頂元素；
heapify：使刪除堆頂元素的堆再次成為堆。
某些堆實現還支援其他的一些操作，如斐波那契堆支援檢查一個堆中是否存在某個元素。

三、堆的應用
1.堆排序
 堆排序(HeapSort)是一樹形選擇排序。
    　堆排序的特點是：在排序過程中，將R[l..n]看成是一棵完全二叉樹的順序儲存結構，利用完全二叉樹中雙親結點和孩子結點之間的內在關係【參見二叉樹的順序儲存結構】，在當前無序區中選擇關鍵字最大(或最小)的記錄。
優點直接選擇排序中，為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄，必須進行n-1次比較，然後在R[2..n]中選出關鍵字最小的記錄，又需要做n-2次比較。事實上，後面的n-2次比較中，有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過，但由於前一趟排序時未保留這些比較結果，所以後一趟排序時又重複執行了這些比較操作。
    　堆排序可通過樹形結構儲存部分比較結果，可減少比較次數。
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆頂記錄的關鍵字最大(或最小)這一特徵，使得在當前無序區中選取最大(或最小)關鍵字的記錄變得簡單。
（1）、用大根堆排序的基本思想
先將初始檔案R[1..n]建成一個大根堆，此堆為初始的無序區
再將關鍵字最大的記錄R[1](即堆頂)和無序區的最後一個記錄R[n]交換，由此得到新的無序區R[1..n-1]和有序區R[n]，且滿足R[1..n-1].keys≤R[n].key
由於交換後新的根R[1]可能違反堆性質，故應將當前無序區R[1..n-1]調整為堆。然後再次將R[1..n-1]中關鍵字最大的記錄R[1]和該區間的最後一個記錄R[n-1]交換，由此得到新的無序區R[1..n-2]和有序區R[n-1..n]，且仍滿足關係R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys，同樣要將R[1..n-2]調整為堆。直到無序區只有一個元素為止。
（2）、大根堆排序演算法的基本操作：
初始化操作：將R[1..n]構造為初始堆；
每一趟排序的基本操作：將當前無序區的堆頂記錄R[1]和該區間的最後一個記錄交換，然後將新的無序區調整為堆(亦稱重建堆)。
  注意：
只需做n-1趟排序，選出較大的n-1個關鍵字即可以使得檔案遞增有序。
用小根堆排序與利用大根堆類似，只不過其排序結果是遞減有序的。堆排序和直接選擇排序相反：在任何時刻，堆排序中無序區總是在有序區之前，且有序區是在原向量的尾部由後往前逐步擴大至整個向量為止。
（3）、演算法實現
//////////////////////////////////////////////////////////////////// 
//堆排序
template <class T>
void Sort::HeapSort(T arr[], int len){
    int i; 
    
    //建立子堆 
    for(i = len / 2; i >= 1; i--){
        CreateHeap(arr, i, len);
    }
    
    for(i = len - 1; i >= 1; i--){
        buff = arr[1];
        arr[1] = arr[i + 1];
        arr[i + 1] = buff; 
        
        CreateHeap(arr, 1, i); 
    }
} 
 
 
//建立堆 
template <class T>
void Sort::CreateHeap(T arr[], int root, int len){
    int j = 2 * root;                     //root's left child, right (2 * root + 1) 
    T temp = arr[root];
    bool flags = false; 
    
    while(j <= len && !flags){
        if(j < len){
            if(arr[j] < arr[j + 1]){        // Left child is less then right child 
                ++j;                 // Move the index to the right child 
            }    
        }
        
        if(temp < arr[j]){
            arr[j / 2] = arr[j];
            j *= 2; 
        }else{
            flags = true; 
        } 
    } 
     arr[j / 2]  = temp; 
} 
2.選擇前k個最大（最小）的數
思想：在一個很大的無序數組裡面選擇前k個最大（最小）的資料，最直觀的做法是把數組裡面的資料全部排好序，然後輸出前面最大（最小）的k個數據。但是，排序最好需要O(nlogn)的時間，而且我們不需要前k個最大（最小）的元素是有序的。這個時候我們可以建立k個元素的最小堆(得出前k個最大值)或者最大堆(得到前k個最小值)，我們只需要遍歷一遍陣列，在把元素插入到堆中去只需要logk的時間，這個速度是很樂觀的。利用堆得出前k個最大（最小）元素特別適合海量資料的處理。

程式碼：

typedef multiset<int, greater<int> >            intSet;
typedef multiset<int, greater<int> >::iterator  setIterator;
 
void GetLeastNumbers(const vector<int>& data, intSet& leastNumbers, int k)
{
    leastNumbers.clear();
 
    if(k < 1 || data.size() < k)
        return;
 
    vector<int>::const_iterator iter = data.begin();
    for(; iter != data.end(); ++ iter)
    {
        if((leastNumbers.size()) < k)
            leastNumbers.insert(*iter);
 
        else
        {
            setIterator iterGreatest = leastNumbers.begin();
 
            if(*iter < *(leastNumbers.begin()))
            {
                leastNumbers.erase(iterGreatest);
                leastNumbers.insert(*iter);
            }
        }
    }
}
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