在实际工作的过程中，遇到了linux的任务调度，接触到了堆的建立、排序、插入、删除，本文谈谈对于堆这个数据结构的个人理解。
堆的数据结构堆在实际应用的过程中，一般有最大堆和最小堆，其实质为一种完全二叉树的结构。下图中的图a为一种最大堆的数据结构，其每个父节点都大于或者等于子节点。
创建命令make_heap() //构造堆 void make_heap(first_pointer,end_pointer,compare_function);
函数的作用是将[begin,end)内的元素按照compare function处理成堆的结构
比较函数：compare_function
默认比较函数是(<)，即最大堆。其可以根据需要重新修改你关心的比较的内容，例如schedule列表你关心task heap的触发时间或者是priority，都可以写在compare函数里面。
一个典型的写法为：
//最大堆
struct MaxHeapCmp
{
inline bool operator()(const int &x,const int &y)
{
return x < y;
}
};
//最小堆
struct MinHeapCmp
{
inline bool operator()(const int &x, const int &y)
{
return x > y;
}
};
std::make_heap(data.begin(), data.end(), MinHeapCmp());
//或者使用
//假设已经定义好了一个array数组
bool compare（int a, int b）
{
return array[a].second < array[b].second ||
array[a].first > array[b].first;
}
std::make_heap(data.begin(), data.end(), compare);
//可以使用上述方法来调用compare function
如下图所示，我们已经有了一个最大堆，如图a所示
如果插入一个新的元素，由于树的结构，其位置必定如图b所示，为2的子节点：
- 如果插入的元素小于等于2，其结构保持不变；
- 如果插入的元素大于2，由于最大堆的特性，其必定要改变各个元素的位置
- 如果插入的元素为5，5>2 &&5<20 故其满足树结构,如图c所示
- 如果插入的元素为21，21>20, 其将放入根节点，如图d所示
参考链接
链接: 最大堆
