//这个堆满足父节点>孩子结点，且要保证2*index能取到index的左孩子，
public static void adjustHeap(int[] a,int index,int len){
int scn=a[index]
for(int i=2*indexi<=mi*=2){
if(i<m&&a[i]<a[i+1])i+=1
if(!a[i]>scn)break
a[index]=a[i]index=i
}
a[index]=scn
}
//数组a从a[1]开始存放元素，如果想从a[0]开始则要调整adjustHeap代码，以便满足完全二叉树
//性质，代码未经测试
public static void heapSort(int[] a){
for(int i=(a.length-1)/2i>0i--)
adjustHeap(a,i,a.length-1)
int tmp
for(int i=a.length-1i>1i--){
tmp=a[i]
a[i]=a[1]
a[1]=tmp
adjustHeap(a,1,i-1)
}
}
可以实现比较器Comparator来定制排序方案，同时使用Colletions.sort的方式进行排序，代码如下：
public void sortDesc(List<Long>s){
Collections.sort(s, new Comparator<Long>() {
public int compare(Long o1, Long o2) {
Long result = o2 - o1
return result.intValue()
}
})
s.forEach(item->{
System.out.print(item +" ")
})
}
同时常用的比较排序算法主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。
java的冒泡排序实现如下：
public static void bubbleSort(int []arr) { for(int i =0i<arr.length-1i++) { for(int j=0j<arr.length-i-1j++) {//-1为了防止溢出 if(arr[j]>arr[j+1]) { int temp = arr[j] arr[j]=arr[j+1] arr[j+1]=temp } } } }还有非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。
算法一：快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：
创建一个堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互换
3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1
算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：
1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾
5. 将另一序列剩下的所有元素
