众所周知，堆是一种很好用的数据结构，是基于完全二叉树的。

 1 //堆的数组实现
 2 const int Maxsize = 10000;
 3 int len = 0;    //记录当前size
 4 int heap[Maxsize+1];
 5 
 6 //当然也可以用vector实现
 7 vector <int> Heap;
 8 
 9 //每一次插入新的数据，都要和它的父节点比一比（判别依据是根据本来是大根堆||小根堆）
10 //以小根堆举例，插入的复杂度为O(logn)
11 void Up(int k){
12     while(k > 1 && heap[k] < heap[k/2]){
13         swap(heap[k], heap[k/2]);
14         k /= 2;
15     }
16 }
17 
18 void Insert(int x){
19     heap[++len] = x;
20     Up(len);
21 }
22 
23 //堆最常用的功能就是维护min||max
24 //以小根堆为例，我们常常会求得最小的数字，然后让它出堆；
25 //这时候我们就要从堆中删除堆顶元素。
26 //由于这时除了堆顶为空，它的左右子树堆仍然满足堆结构。
27 //为了操作简单，我们将堆尾元素放到堆顶，然后再将其"逐 步 下 移"
28 void Down(int k){
29     while(k + k <= len){
30         int j = k + k;
31         if (j + 1 <= len && heap[j + 1] < heap[j]){
32             j++;
33         }
34         if (heap[k] <= heap[j]){
35             break;
36         }
37         swap(heap[k],heap[j]);
38         k = j;
39     }
40 }
41 
42 void Pop(){
43     swap(heap[1],heap[len]);
44     len--;
45     Down(1);
46 }
47 
48 //删除堆中任意一个元素
49 void Delete(int p){
50     if (p == len){
51         heap[len] = 0;  //这句其实可以不写
52         len--;
53         return;
54     }
55     int x = heap[p];
56     int y = heap[len];
57     swap(heap[p],heap[len]);
58     len--;
59     if (y < x){
60         Up(p);
61     }
62     else{
63         Down(p);
64     }
65 }

当然，对于我这种Blue_Dog(bushi)，可以采用方便的STL

STL里的堆的缺点就是没办法clear，也不知道为什么。

1 //STL
2 //大根堆：
3 priority_queue<int> q1;
4 priority_queue<int, vector<int>,less<int>> q2;
5 
6 //小根堆：
7 priority_queue<int, vector<int>,greater<int>> q3;
8 
9 //基本操作：empty size top push pop...(没有clear)