堆排序：算法原理与代码实现，让你在面试中脱颖而出

堆排序是一种高度高效的排序算法，它利用了二叉堆的数据结构。二叉堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都小于或等于其子节点的值。

堆排序的算法原理：

1. 构建二叉堆： 将输入数组转换成二叉堆，其中每个父节点的值都大于其子节点的值。
2. 交换根节点： 将堆顶（根节点）的值与末尾元素交换。
3. 重建堆： 将剩余的元素重新组织成一个二叉堆，确保父节点的值仍大于其子节点的值。
4. 重复步骤 2 和 3： 重复步骤 2 和 3，直到堆中只有一个元素。

代码实现：

def heap_sort(arr):
    """堆排序算法

    Args:
        arr (list): 待排序数组

    Returns:
        list: 排序后的数组
    """

    # 构建二叉堆
    build_heap(arr)

    # 堆排序
    for i in range(len(arr) - 1, 0, -1):
        # 交换根节点和末尾元素
        arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0]

        # 重建堆
        heapify(arr, i)

    return arr

def build_heap(arr):
    """构建二叉堆

    Args:
        arr (list): 待构建二叉堆的数组
    """

    for i in range(len(arr) // 2 - 1, -1, -1):
        heapify(arr, i)

def heapify(arr, n):
    """重建堆

    Args:
        arr (list): 待重建堆的数组
        n (int): 根节点索引
    """

    largest = n
    left = 2 * n + 1
    right = 2 * n + 2

    # 寻找最大的元素
    if left < len(arr) and arr[left] > arr[largest]:
        largest = left

    if right < len(arr) and arr[right] > arr[largest]:
        largest = right

    # 交换元素
    if largest != n:
        arr[n], arr[largest] = arr[largest], arr[n]

        # 递归重建堆
        heapify(arr, largest)

在前端面试中的优势：

熟练掌握堆排序的原理和实现，不仅可以提升你在前端面试中的竞争力，还可以证明你对数据结构和算法的扎实理解。

在面试中，你可以自信地讨论堆排序的时间复杂度、空间复杂度和在特定场景中的应用。此外，你还可以提供代码实现，展示你的编程能力。

通过学习堆排序，你不仅可以提升自己的算法技能，还可以为前端面试做好充分的准备，在竞争激烈的求职环境中脱颖而出。