堆是一种特殊的完全二叉树，它有以下特点：
最大堆：任意节点的值都大于或等于其子节点的值。
最小堆：任意节点的值都小于或等于其子节点的值。
堆排序的基本思想是利用堆的性质，将待排序的序列构建成一个堆，然后每次从堆顶取出最大(或最小)的元素放到已排序的序列中，再将剩余元素重新构建成一个堆，循环执行这个过程，直到排序完成。
堆排序的具体步骤如下：
构建最大堆或最小堆：从最后一个非叶子节点开始，依次向上调整每个节点，使其满足堆的性质。
取出堆顶元素：将堆顶元素与最后一个元素交换，然后将堆的大小减1。
重新构建堆：对交换后的堆顶元素进行向下调整操作，使其满足堆的性质。
重复执行步骤2和步骤3，直到堆的大小为1。
堆排序的实现可以分为两个部分：堆的构建和堆的调整
堆的构建是将一个无序的序列构建成一个堆的过程。从最后一个非叶子节点开始，对每个节点进行向下调整操作，使其满足堆的性质。
以构建最大堆为例，具体实现步骤如下：
从最后一个非叶子节点开始，依次向上调整每个节点。
对于每个节点，比较其与左右子节点的大小，如果大于左右子节点的值，则不需要调整；否则，将该节点与左右子节点中较大的节点交换位置，并继续向下调整交换后的节点，直到满足堆的性质。
在构造有序堆时，我们开始只需要扫描一半的元素(n/2-1 ~ 0)即可，因为(n/2-1)~0的节点才有子节点，n=8,(n/2-1) = 3 即3 2 1 0这个四个节点才有子节点
所以代码4~6行for循环的作用就是将3 2 1 0这四个节点从下到上，从右到左的与它自己的子节点比较并调整最终形成大顶堆，过程如下：
第一次for循环将节点3和它的子节点7 8的元素进行比较，最大者作为父节点(即元素60作为父节点)
第二次for循环将节点2和它的子节点5 6的元素进行比较，最大者为父节点(元素80作为父节点)
第三次for循环将节点1和它的子节点3 4的元素进行比较，最大者为父节点(元素70作为父节点)
第四次for循环将节点0和它的子节点1 2的元素进行比较，最大者为父节点(元素80作为父节点)
注意，元素20和元素80交换后,20所在的节点还有子节点，所以还要再和它的子节点5 6的元素进行比较，这就是28行代码 i = j 的原因
有序堆已构造好
下面进行while循环
堆顶元素80和尾40交换后-->调整堆
堆顶元素70和尾30交换后-->调整堆
堆顶元素60尾元素20交换后-->调整堆
其他依次类推，最终已排好序的元素如下：
堆的调整是将堆顶元素与最后一个元素交换后，对堆顶元素进行向下调整操作的过程。
以调整最大堆为例，具体实现步骤如下：
将堆顶元素与最后一个元素交换位置。
对交换后的堆顶元素进行向下调整操作，与左右子节点中较大的节点交换位置，直到满足堆的性质。
堆排序的性能主要受到两个因素的影响：构建堆的过程和调整堆的过程。
构建堆的优化：
构建堆的过程中，可以选择从最后一个非叶子节点开始，直接进行向下调整操作，而不是每个节点都向上调整。这样可以减少调整的次数，提高构建堆的效率。
调整堆的优化：
调整堆的过程中，可以使用堆的性质进行剪枝。即，在每次向下调整时，只与左右子节点中较大的节点进行比较交换，而不是与每个子节点都进行比较。这样可以减少比较和交换的次数，提高调整堆的效率。
同时，可以使用大顶堆和小顶堆相结合的方式进行排序。即，先构建一个大顶堆，然后将堆顶元素与最后一个元素交换，然后对交换后的堆顶元素进行向下调整操作得到小顶堆，再将堆顶元素与倒数第二个元素交换，重复执行这个过程，直到排序完成。这样可以减少每次调整堆的时间。
堆排序是一种高效的排序算法，通过构建最大堆或最小堆来实现排序。它的时间复杂度为O(nlogn)，适用于大规模数据的排序。实现堆排序主要包括堆的构建和堆的调整两个过程，可以根据具体情况进行优化，提高排序的效率。同时，堆排序也可以与其他排序算法相结合，以达到更好的排序效果。