在《基於雙端堆實現的優先順序佇列（1）：原理》一文中講述了雙端堆的相關原理，本文則詳細講述具體的內部實現，便於區分，內部函式名稱都以雙下劃線作為字首，在這裡，有幾個關鍵問題需要說明
   1）怎麼求一個結點的對稱結點：如果完全二叉樹根結點從索引1開始但不儲存元素，那麼最小堆根結點則在索引2，最大堆根結點則在索引3，4和5為2的左右孩子，6和7為3的左右孩子，依次排下來，可以發現2(00000010)^1(00000001)=3(000000011)，3(00000011)^1(00000001)=2，4(00000100)^2(00000010)=6(00000110)，6(00000110)^2(00000010)=4(00000100)，......因此，使用異或運算就可求得對稱結點，問題的關鍵變為如何求得另一運算元如 和2,3異或的1，和4,6異或的2，這個1，2正是2(3)，4(6)的以2為底的整數對數（向下取整）值，而這個值可以使用位運算來高效地完成。這裡的索引有效範圍是非負數。
   2）怎麼判斷結點在最小堆或最大堆內：由1）分析，顯而易見可得，2(00000010)&1(00000001)=0,3(00000011)&1(00000001)=1,4(00000100)&2(00000010)=0,6(00000110)&2(00000010)=2,......因此，可以使用與運算來高效地判斷。
   3）為了充分利用空間，我的實現是最小堆根結點在索引0，最大堆根結點在索引1處，那麼在這種情況下，解決以上問題1），就需要將結點索引先加2，再從結果中減去2；解決以上問題2）需要將結點索引加2即可。當雙端堆元素數量佔盡全部空間容量時，次最大索引為空間容量減2，加2可能導致整數溢位，因此在實現中須區分處理。

   下面是雙端堆操作演算法的內部函式實現
  1、 以2為底的整數對數（向下取整）
 1struct _64bit_int{};
 2struct _no_64bit_int{};
 3
 4template<typename _Distance> 5inline _Distance __log2(_Distance _val,_no_64bit_int)
 6{
 7    assert(_val >0);
 8
 9    _Distance _ret =0, _tmp;
10    _tmp = _val >>16; if (_tmp) { _ret +=16; _val = _tmp;}11    _tmp = _val 

>>8;  if (_tmp) { _ret +=8; _val = _tmp; }12    _tmp = _val >>4;  if (_tmp) { _ret +=4; _val = _tmp; }13    _tmp = _val >>2;  if (_tmp) { _ret +=2; _val = _tmp; }14    _ret += (_val >>1);
15
16    return _ret;
17}18
19template<typename _Distance>20inline _Distance __log2(_Distance _val,_64bit_int)
21{
22    assert(_val >0);
23
24    _Distance _ret =0, _tmp;
25    _tmp = _val >>32; if (_tmp) { _ret +=32; _val = _tmp;}26    _tmp = _val >>16; if (_tmp) { _ret +=16; _val = _tmp;}27    _tmp = _val >>8;  if (_tmp) { _ret +=8; _val = _tmp; }28    _tmp = _val >>4;  if (_tmp) { _ret +=4; _val = _tmp; }29    _tmp = _val >>2;  if (_tmp) { _ret +=2; _val = _tmp; }30    _ret += (_val >>1);
31
32    return _ret;
33}34
35template<typename _Distance>36inline _Distance __log2(_Distance val)
37{
38    return __log2(val,typename cppext::mpl::if_then_else<8==sizeof(_Distance),_64bit_int,_no_64bit_int>::type());
39}    2、對稱結點計算和判斷函式
 1template<typename _Distance> 2inline bool __is_max_dheap_until(_Distance _dist) 
 3{
 4    assert(_dist >1);
 5    return0!=(_dist&(((_Distance)1)<<(__log2(_dist)-1)));
 6} 7
 8template<typename _Distance> 9inline bool __is_max_dheap(_Distance _dist) 
10{
11    _Distance _tmp = _dist +2;
12    return _tmp > _dist ?  __is_max_dheap_until(_tmp) : __is_max_dheap_until((_dist>>1) -1);
13}14
15template<typename _Distance>16inline _Distance __partner_dheap_until(_Distance _dist)
17{
18    assert(_dist >1);
19    return _dist^(((_Distance)1)<<(__log2(_dist)-1));
20}21
22template<typename _Distance>23inline _Distance __partner_dheap(_Distance _dist)
24{
25    _Distance _tmp = _dist +2;
26    return _tmp > _dist ?  __partner_dheap_until(_tmp) -2 : __partner_dheap_until((_dist>>1) -1) -2;
27}    3、最大堆最小堆的插入
 1template<typename _RandIt,typename _Distance,typename _Ty> 2inline void __push_min_dheap(_RandIt _first,_Distance _hole,_Distance _top,_Ty _val,bool _flag =true)
 3{
 4    for (_Distance _parent;_hole > _top;)
 5    {
 6        _parent = (_hole -2) >>1;
 7        if (!_flag && _parent == _top ||*(_first + _parent) < _val) 
 8            break;
 9        *(_first + _hole) =*(_first + _parent);
10        _hole = _parent;
11    }12    *(_first + _hole) = _val;
13}14
15template<typename _RandIt,typename _Distance,typename _Ty,typename _Compare>16inline void __push_min_dheap(_RandIt _first,_Distance _hole,_Distance _top,_Ty _val,_Compare _comp,bool _flag =true)
17{
18    for (_Distance _parent;_hole > _top;)
19    {
20        _parent = (_hole -2) >>1;
21        if (!_flag && _parent == _top || _comp(*(_first + _parent),_val))
22            break;
23        *(_first + _hole) =*(_first + _parent);
24        _hole = _parent;
25    }26    *(_first + _hole) = _val;
27}28
29template<typename _RandIt,typename _Distance,typename _Ty>30inline void __push_max_dheap(_RandIt _first,_Distance _hole,_Distance _top,_Ty _val,bool _flag =true)
31

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