堆(Heap)是一种特别的树。要想成为树需要满足以下条件：给定堆中任意节点A和B，若A是B的父节点，那么A的值会小于等于（或大于等于）B的值。这也就衍生最小堆和最大堆了即：若父节点的值恒小于等于子节点的值，这个堆就称为最小堆（min heap）；反之，父节点的值恒大于等于子节点的值，则称为最大堆（max heap）。在堆中，最顶端的那个点也就是根节点（root node），他的值要么最大，要么最小，其不会有父节点了（parent node）。
用途：
构建优先队列（Priority Queue）堆排序快速找出一个集合中的最（大/小）值
堆总是一棵完全树，即：其在构建的过程中总是从上到下，从左至右进行构建，在最底层可能数据没有填满，但是数据的填充也是从左至右填入的。
补充：在python中我们可以以以下方式导入使用：
import heapq as hp
pqueue = []
hp.heappush(pqueue, 1)
hp.heappush(pqueue, 5)
hp.heappush(pqueue, 3)
print(pqueue) # [1, 5, 3]
while pqueue:
print(hp.heappop(pqueue), end="t")
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当然，Python自带sort相关函数，使用他也是不错的。
