在讨论堆排序之前，我们先来讨论一下另外一种排序算法——插入排序。插入排序的逻辑相当简单，先遍历一遍数组找到最小值，然后将这个最小值跟第一个元素交换。然后遍历第一个元素之后的n-1个元素，得到这n-1个元素中的最小值，即整个序列的次小值，将其跟第二个元素交换。接下来对后n-2个元素进行相同的操作，直到得到有序序列。
很显然，插入排序的时间复杂度是O(n2)。在n个关键字中选出最小值，至少进行n-1次比较，然而，继续在剩余的n-1个关键字中选择次小值就并非一定要进行n-2次比较，若能利用前n-1次比较所得信息，则可以减少以后各趟选择排序中所用的比较次数。堆排序正是利用了之前比较信息的一种排序算法，从而提高了效率。
鉴于篇幅和编辑的难度，这里不会非常详细的介绍堆排序的细节，如果想了解更多的话，可以看看数据结构的书籍或其他文章。
堆排序是利用堆这种数据结构进行排序的一种算法。堆的定义如下：n个元素序列{k1,k2,...,kn}当且仅当满足以下关系时，称之为堆
情况1：ki <= k(2i) && ki <= K(2i+1)
或
情况2：ki >= k(2i) && ki >= k(2i+1)
满足情况1的我们称之为小顶堆，满足情况2的我们称之为大顶堆。
若将此序列对应的一维数组（即以一维数组作此序列的存储结构）看成一个完全二叉树，则堆的定义表明，完全二叉树中所有终端结点的值均不大于（或不小于）其左右孩子结点的值。由此，堆顶元素必为n个元素序列中的最小值或最大值。
若在输出堆顶的最小值（或最大值）之后，使得剩余n-1个元素的序列又建成一个堆，则得到n个元素中的次小值（或次大值）。如此反复执行，便能得到一个有序序列，这个过程称之为堆排序。
那么现在就需要处理两个问题了：
1. 怎么样由无序序列建成一个堆？
2. 如何在输出堆顶元素之后，调整剩余元素成为一个新的堆？
我们假设我们在使用大顶堆的情况。
首先，我们先考虑问题2，通常把堆顶元素跟最后一个元素交换，这样就把最大值放到了序列的最后。现在我们要调整前n-1个元素成为一个新的堆。现在堆顶元素的左右子树都为堆，则仅需自上至下进行调整即可。首先以堆顶元素和其左、右子树根结点进行比较，将三者中最大的放到堆项：(a)如果堆顶本来就最大，不用交换，并且现在已经是一个堆了，因为左、右子树都是堆，调整可以退出了。(b)如果三者中最大的元素为左右子树根结点中的一个，则要和堆顶结点交换，被交换的子树根结点所在子树被破坏，不再是堆，所以又要进行相同过程的调整，如此往复，直至(a)的情形或叶子结点。我们称这个自堆顶至叶子的调整过程为“筛选”。如果有完全二叉树的图结合着看的话，效果会比较好。
然后问题1，从一个无序序列建堆的过程就是一个反复“筛选”的过程。若将些序列看成是一个完全二叉树，则最后一个非终端结点是第n/2（下取整）个元素，由些“筛选”只需从第n/2（下取整）个元素开始，一直到要第一个元素，即树根，堆顶。
下面是筛选的代码，即调整堆的过程：（注意在由于数组下标从0开始的，所以计算下标的时候要注意一下）
static void HeapAdjust(int[] numbers, int index, int length) { for (int childIndex = 2 * index + 1; childIndex <= length; childIndex *= 2) { if (childIndex < length && numbers[childIndex] < numbers[childIndex + 1]) { // childIndex为两棵子树的根结点中较大的那个的下标 childIndex++; } if (numbers[index] >= numbers[childIndex]) { // 如果堆顶已经为三者（目前堆顶元素，堆顶元素左子树的根结点，堆顶元素右子树的根结点)最大值， // 则堆已调整好，可以结束了。 break; } // 如果堆顶不是三者（目前堆顶元素，堆顶元素左子树的根结点，堆顶元素右子树的根结点)最大值 // 则要进行交换 Switch<int>(ref numbers[index], ref numbers[childIndex]); } } static void Switch<T>(ref T a, ref T b) { T temp; temp = a; a = b; b = temp; }
上面的方法中有一个可以优化的地方，即直到最后调整成为一个新堆的时候，才能确定原先的堆顶元素所在新的位置。比如，堆顶元素r和其一个孩子结点交换后，孩子结点所在的子树要进行新的调整，此时孩子结点所在的子树的根结点是r，r 又跟其一个孩子结点交换之后，新的堆构成了。那么，r的第一次交换其实就是可以优化的，只要事先保存了r的值，就不用交换了，只需为堆顶元素赋值即可，而不用把r的值再赋给其本来要交换的那个结点了。这个自己理解吧，和快速排序中的交换优化一模一样。所以代码可以优化为：
static void HeapAdjust(int[] numbers, int index, int length) { int temp = numbers[index]; for (int childIndex = 2 * index + 1; childIndex <= length; childIndex *= 2) { if (childIndex < length && numbers[childIndex] < numbers[childIndex + 1]) { childIndex++; } if (temp >= numbers[childIndex]) { break; } numbers[index] = numbers[childIndex]; index = childIndex; } numbers[index] = temp; }
调整的代码完成之后，下面是堆排序的代码，这里我没有把由无序序列构建堆的过程封装到另一个方法里面，而是直接写了，你如果想另写一个方法的话，当然可以了。
static void HeapSort(int[] numbers) { // 得到大顶堆 for (int i = numbers.Length / 2 - 1; i >= 0; i--) { HeapAdjust(numbers, i, numbers.Length - 1); } // 开始堆排序 // 1. 即将堆顶元素（最大值）跟最后一个元素交换，此时最大元素已经就绪，放到了最后 // 2. 现在只需要关注前n-1个结点就可了，由于上一步将取后一个元素放到了根结点，所以前n-1个结点不再是大顶堆了， // 所以现在要调整堆为一个大顶堆，即筛选 // 3. 一次筛选完成之后把堆顶元素再和最后一个交换，次大数就绪 // 4. 循环这个过程，最终得到有序序列 int temp; for (int i = numbers.Length - 1; i > 0; ) { temp = numbers[i]; numbers[i] = numbers[0]; numbers[0] = temp; i--; HeapAdjust(numbers, 0, i); } }
下面是一个调用堆排序并输出排序结果的例子：
static void Main(string[] args) { int[] numbers = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49 }; HeapSort(numbers); foreach (int i in numbers) { Console.Write(i.ToString() + " "); }
Console.Read(); }
最后，堆排序是一种不稳定的排序算法。时间复杂度为O(n*logn)，只需一个记录大小的辅助空间，即空间复杂度为O(1)。堆排序方法对记录数较少的文件并不值得提倡，但对于n比较大的文件还是很有效的。