我正在尝试理解使用堆排序对数组进行排序的代码(参考-https://www.sanfoundry.com/java-program-implement-heap-sort/)
"maxheap"函数使用此计算来获得左&节点的右子节点(在多个不同的示例/站点中使用相同的)
int left＝2*i
int right=2*i+1；
上面的逻辑/推理是什么？
此外，在heatify函数中，调用maxheap-fn时，i=N/2->0
(例如，而不是i=0到N-1)有什么想法吗？
public static void heapify(int arr[])
{
N = arr.length-1;
for (int i = N/2; i >= 0; i--)
maxheap(arr, i);
}
上面的逻辑/推理是什么？
Heap是一个二叉树，在一个基于1的索引数组中，如下图所示，要获得节点i的左侧子节点，需要索引2*i，右侧子节点需要索引2*i + 1。
Array:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
Binary tree:
1
/
2 3
/ /
4 5 6 7
此外，在heatify函数中，调用maxheap-fn时i=N/2->0(而不是i＝0到N-1，例如)你对为什么要这样做有什么想法吗？
maxheap或max_heapify函数是一个获取数组和索引i作为输入以维护最大堆属性的过程。max_heapify的假设是节点i的左子树和右子树是最大堆，但节点i可能违反最大堆属性(它可能小于其子级)
这意味着，如果我们在所有数组元素上调用max_heapify，所有节点都将保持最大堆属性，我们应该得到一个最大堆。然而，如果我们从数组的开头(树根)开始，我们不能假设左子树和右子树已经是最大堆，因此我们需要从末尾(树叶)开始，然后转到开头。此外，叶子没有孩子，所以它们已经是最大堆了，我们不需要对它们调用max_heapify。在一个有n个元素的堆中，子数组[floor(n/2)+1..n]中的节点是叶子，因此我们可以从floor(n/2)循环到1，并仅在内部节点上调用max_heapify。
对于基于0的阵列：
left(i): 2 * i + 1
right(i): 2 * i + 2
leaves: [floor(n/2)..n-1]
internal nodes: [0..floor(n/2)-1]