堆原理解析
堆一般指二叉堆。是使用完全二叉树这种数据结构构建的一种实际应用。通过它的特性，分为最大堆和最小堆两种。
如上图可知，最小堆就是在这颗二叉树中，任何一个节点的值比其所在子树的任意一个节点都要小。最大堆就是在这颗二叉树中，任何一个节点的值都比起所在子树的任意一个节点值都要大。
那么如何构建一个堆呢？首先要将所有的元素构建为一个完全二叉树。完全二叉树是指除叶子节点，所有层级是满节点，叶子节点从左向右排列填满。
在一个完全二叉树中，将数据重新按照堆的的特性排列，就可以将完全二叉树变成一个堆。这个过程叫做“堆化”。
在堆中，我们要删除一个元素一般从堆顶删除（可以取到最大值/最小值）。删除之后，数据集就不能算作一个堆了，因为最顶层的元素没有了，数据集不符合完全二叉树的定义。这时，我们需要将堆的数据进行重新排列，也就是重新“堆化”。同样的，在堆中新添加一个元素也需要重新做“堆化”的操作，来将数据集恢复到满足堆定义的状态。
所以，在堆这种数据结构中，最重要的是“堆化”的这个算法操作。其次，堆化数据如何存储也是很重要的。接下来，详细说一下。
完全二叉树的存储方式
对于二叉树来说，存储方式有2种，一种使用数组的形式来存储，一种使用链表的方式存储。同样的，这两种方式继承了这两种数据结构的坏处和好处。链表的方式相对浪费存储空间，因为要存储左右子树的指针，但扩缩容方便。而数组更加节省空间，更加方便定位节点，缺点则是扩缩容不便。
我们以数组的方式来做示例，了解存储的细节：
我们不用 (index = 0) 的位置来存储数据，而是从 (index = 1) 开始，这样，对于任意一个节点 (i) 来说，就有 左节点 (2i)，右节点 (2i+1)，而父节点就是 (\frac i 2)。
堆的操作
我们先介绍两种常用的堆操作：pop & push，添加一个元素和删除一个元素。
假如我们有如下的一个最大堆，当我们添加了一个元素之后，就需要做“堆化”，使得堆满足定义。
这种从堆底向上堆化的过程，叫做“从下到上堆化”。我把这个过程实现为代码，如下：
当我们想要从堆顶 pop 一个元素的时候。我们需要先将元素pop，然后把堆中最后一个元素放到堆顶，然后进行一次“堆化”。
这种从堆顶向下堆化的过程，叫做“从上到下堆化”。我把这个过程实现为代码，如下：
Golang 的 container.heap 包
注意，上述的讲述中，为了方便表示，我们在数组的索引0没有存储内容，从索引1开始存储。 而 Golang 的实现中，索引0 是存储了数据的。这样的话，每一个元素的左子树和右子树就分别变成了 (2i+1) 和 (2i+2)。
Golang 的 Container.heap 是一个实现了通用最小堆的包。任何数据集只要实现了其 Interface 接口，即可使用这个包将其堆化，并进行一系列的操作。
Interface 的数据结构如上，要求实现 sort.Interface 和 Push Pop 两个方法。
sort.Interface 的定义，同样贴在了上面，主要是三个方法：
- Len 返回数据集的长度；
- Less 返回 index i 是否小于 index j；
- Swap 交换 index i 和 j 的值；
接下来，我们看一下 Push 操作：
上面在 push 元素之后，做了 “从下到上”的堆化。
接下来，是 Pop 操作：
Golang 还提供了之前原理讲述中没有的方法： Remove Fix
- Remove 是删除堆中指定元素，不一定是堆顶；
- Fix 是当某一个元素的值有变化时，用来重新堆化；
这里有一个内容需要注意，就是 Remove 中， (n = Len() -1) 来表示堆长度，而在 Fix 则使用 (n = Len()) 来表示。这是因为 Remove 中，最后一个元素是要被删除掉，所以最终的堆长度是 (Len() – 1)。
上面我们已经了解了 Golang 中，对于一个堆的所有操作。只剩下最后一个方法：Init，初始化一个数据集，变成堆。
根据堆的特性可知，叶子节点不可以从上到下堆化。所以，我们找到最后非叶子节点的索引值，从这里开始做堆化操作。
至此，container.heap 包中的内容就全部讲解完毕。了解了堆的原理之后，其实会发现并不难理解。
堆的应用
在堆排序中，就需要用到堆算法来将数据级堆化，然后一个个的弹出元素，以达到排序的目的。
堆也可以用于实现优先级队列。优先级队列在实际开发过程中有着广泛的应用。在很多时候，都可以用它来实现处理带优先级的事件，处理定时任务等等。