数据量特别大时更省的做法
一亿条数据里求最大的 10 个，最省内存的做法是【0】。
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只要前 K 个，不排全序的好处
只求前 K 大而不把整个数组排序，好处是【0】。
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求第 K 大，用堆怎么做
用大顶堆求第 K 大的值，做法是【0】。
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验一验建出来的到底是不是堆
补全 is_heap：每个位置和它的孩子比一遍，都不小于就返回 True。 拿建好的那个数组来验，输出结果。
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建好之后整个数组长什么样
同一个 heapify。建完之后把整个数组拼起来输出（用 / 隔开）。
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写一个建堆
补全 heapify：从最后一个有孩子的节点起倒着依次下沉。 补全后输出建好后的堆顶。
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先把下沉写出来
补全 sift_down（建堆全靠它）。把 [13, 24, 15] 的 0 号位置下沉一次，输出下沉后的第一个。
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建完堆之后堆顶是几
把乱序数组 17、24、15、13、23 就地整理成大顶堆。运行下面这段程序： def sift_down(h, i, n): while True: big = i
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最后一个有孩子的节点在哪
一个长度为 n 的数组，最后一个有孩子的节点下标是【0】。
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为什么要从后往前
建堆必须从后往前做，因为【0】。
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