【題目描述】
Given an integer array, heapify it into a min-heap array.
For a heap array A, A[0] is the root of heap, and for each A[i], A[i 2 + 1] is the left child of A[i] and A[i 2 + 2] is the right child of A[i].
給出一個整數數組，堆化操作就是把它變成一個最小堆數組。
對於堆數組A，A[0]是堆的根，並對於每個A[i]，A [i 2 + 1]是A[i]的左兒子並且A[i 2 + 2]是A[i]的右兒子。
【題目鏈接】
[www.lintcode.com/en/problem/heapify/]()
【題目解析】
Heapify一個Array，也就是對array中的元素進行siftup或者siftdown的操作。根據min heap定義進行操作即可。
這裏值得注意的是，對於掃描整個array的情況下，siftup和siftdown有complexity上的區別。
基本的原因在於：siftdown的complexity，實質上是node相對於bottom移動的次數，而根據binary heap本身的特性，決定了約靠近bottom的node越多；相對照的是siftup，是node相對於root節點的移動次數。
如果Heapify可以用O(n)實現，那麼HeapSort所需的時間複雜度爲何是O(nlogn)？因爲HeapSort其實包含了兩個步驟，第一步，Heapify，build (min) heap，所需時間複雜度O(n)，第二步，依次刪除最小值（min heap），對於Heap來說，刪除操作的複雜度是O(logn)， 而這個刪除需要執行O(n)，來得到最終sort的結果，於是總體時間複雜度是O(nlogn)。
【參考答案】
[www.jiuzhang.com/solutions/heapify/]()