二叉堆本质上是一种完全的二叉树，它分为两个类型。
1.最大堆
2.最小堆
什么是最大堆？最大堆的任何一个父节点的值，都大于或等于它左、右孩子节点的值。
什么是最小堆？最小堆的任何一个父节点的值，都小于或等于它左、右孩子节点的值。
二叉堆的根节点叫做堆顶。
最大堆和最小堆的特点决定了：最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素；最小堆的堆顶是整个堆中的最小元素。
二叉堆 常见如下几种操作：
1.插入节点
2.删除节点
3.构建二叉堆
这几种操作都基于堆的自我调整。所谓堆的自我调整，就是把一个不符合堆性质的完全二叉树，调整成一个堆。
下面让我们以最小堆为例子，看一看二叉堆是如何进行自我调整的。
当二叉堆插入节点时，插入位置是完全二叉树的最后一个位置。例如插入一个新节点，值是0.
这时候，新节点的父节点5比0大，显然不符合最小堆的性质。于是让新节点“上浮” ，和父节点交换位置
继续用节点0和父节点3做比较，因为0小于3，则让新节点继续“上浮”。
继续比较，最终新节点0“上浮”到堆顶位置。
2.删除节点
删除节点的过程和插入节点的过程正好相反，所删除的是处于堆顶的节点。例如删除最小堆的堆顶节点1.
圆圈的大小不影响哈，画图工具的问题，没有自己调整。
这时为了维持完全二叉树的结构，我们把堆的最后一个节点10临时补到原本堆顶的位置。
接下来，让暂时处于堆顶的节点10和它的左、右孩子进行比较，如果左、右孩子节点中最小的一个（显然是节点2）比
节点10小，那么让节点10“下沉”。
继续让节点10和它的左右孩子做比较，左、右孩子中最小的是节点7，由于10大于7，节点10继续“下沉”。【注意，这块要选较小的孩子进行替换】
最终得到结果；
构建二叉堆，也就是把一个无序的完全二叉树调整为二叉堆，本质就是让所有非叶子节点依次“下沉”。
下面举一个无序完全二叉树的例子，如下图所示：
首先，从最后一个非叶子节点开始，也就是从节点10开始。
如果节点10大于它左、右孩子节点中最小的一个，则节点10“下沉”。
接下来轮到节点3，如果节点3大于它左右孩子节点中最小的一个，则节点3‘’下沉‘’。
然后轮到节点1，如果节点1大于它的左，右孩子节点中最小的一个，则节点1“下沉”。事实上节点1小于它的左、右孩子，所以不用改变。
接下来轮到节点7，如果节点大于它左、右孩子节点中的最小一个，则节点“下沉”。
节点7继续比较，继续“下沉”。
经过上述几轮的比较和下沉操作，最终每一个节点都小于它的左、右孩子节点，一个无序的完全二叉树就被构建成了一个最小堆。
二叉堆虽然是一个完全二叉树，但它的存储方式并不是链式存储，而是顺序存储。换句话说，二叉堆的所有节点都存储在数组中。
对应数组中 如下：
在数组中，在没有左，右指针的情况下，如何定位一个父节点的左孩子和右孩子呢？
像上图那样，可以依靠数组下标来计算。
假设父节点的小标是parent ，那么它的左孩子的下标就是 2* parent+1,右孩子的下标就是2*parent+2.
优先队列
优先队列首先是队列，优先队列分为最大优先队列，和最小优先队列。
