估计还要问问：什么是堆，什么是堆排序？堆与计算机分配内存的堆相同吗？
很多资料给出：堆的定义是
（1）、n个关键字序列（Kl，K2，…，Kn）称为(Heap)，当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质)：
ki≤K2i且ki≤K2i+1 或  Ki≥K2i且ki≥K2i+1 (1≤i≤ n) //ki相当于二叉树的非叶结点，K2i则是左孩子，k2i+1是右孩子 

（2）若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树： 　　树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。

（3）、根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆，又称最小堆。根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大根堆，又称最大堆。

（4）、堆中任一子树亦是堆。
（5）、堆可以视为一棵完全的二叉树，完全二叉树的一个“优秀”的性质是，除了最底层之外，每一层都是满的，这使得堆可以利用数组来表示（普通的一般的二叉树通常用链表作为基本容器表示），每一个结点对应数组中的一个元素。

那么堆排序呢？
堆排序其实就是将一组无序的序列变成堆的过程、下面我们一起看看堆排序的算法。
2、堆排序
以最大堆为例，步骤为：
　　① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区 　　② 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换，由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n]，且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key 　　③由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质，故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换，由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n]，且仍满足关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys，同样要将R[1..n-2]调整为堆。 　　…… 　　直到无序区只有一个元素为止。  
将一个无序的序列建成堆的过程实际上是一个反复筛选的过程。若将此序列看作是一棵完全二叉树，则最后一个非终端结点是[n/2](不大于n/2的整数），因此筛选过程只需从[n/2]开始。要建成一个大顶堆，即先选择一个值最大的元素并与序列中的最后一个元素交换，然后对序列前n-1元素进行筛选，从新调整为一个大顶堆，直到结束。 
算法描述如下： 
  
typedef   int[]   Elem;//采用顺序存储表示完全二叉树 

void   HeapAdjust(Elem   &e,int   s,int   m) 
{//e中s...m的元素除e[s]之外已经满足堆的定义（e[i] <=e[2*i]&&e[i] <=e[2*i+1] 
  //或e[i]> =e[2*i]&&e[i]> =e[2*i+1]),调整e[s]使的e[s...m]成为一个大顶堆。 
      selem=e[s]; 
      for(i=2*s;i <=m;i*=2)//沿着值较大的元素（结点）向下筛选 
      { 
            if(i <m   &&   e[i] <e[i+1])++i;//i为值较大的元素下标 
            if(selem> =e[i])break; 
            e[s]=e[i]; 
            s=i; 
        } 
      e[s]=selem; 
} 

void   HeapSort(Elem   &e) 
{//对顺序表排序 
    for(i=e.length/2;i> 0;--i) 
            HeapAdjust(e,i,e.length); 
    for(i=e.length;i> 1;--i) 
    { 
          temp=e[1];                     //将堆中的最后一个元素与第一个元素交换 
          e[1]=e[i]; 
          e[i]=temp; 
          HeapAdjust(H,1,i-1);//调整1..i-1的元素成为大顶堆 
      }     
}


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使用堆排序注意的问题：：：
1、序列是从1开始的。，注意定义，R[1..n]，故要空出R[0]。
2、堆排序算法分为两部分：建立大顶堆和排序。
3、排序的最坏时间复杂度为O(nlogn)。堆序的平均性能较接近于最坏性能。
4、由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。 5、　堆排序是就地排序，辅助空间为O(1)， 它是不稳定的排序方法。

问题：当序列空间为R[0,1....n]；时，该怎么去使用堆排序呢？元素后移一位，这明显不是一个好方法。