heapify必须从最后一个非叶子节点（下标n/2-1）开始逆序调用，因叶子节点无需调整且正向遍历或漏掉根节点会导致堆不成立；其内部需递归或循环下沉，确保当前节点持续下沉至合适位置，否则堆性质不完整。
heapify 函数为什么必须从最后一个非叶子节点开始调用
因为叶子节点没有子节点，根本不需要调整——调用 heapify 对它们毫无意义，还可能因越界访问引发未定义行为。最后一个非叶子节点的下标是 n / 2 - 1（整数除法，n 为当前堆大小），这是由完全二叉树的数组表示决定的：索引 i 的左子为 2 * i + 1，要保证该下标 n，解得 i ，向下取整后最大合法 <code>i 就是 n / 2 - 1。
常见错误包括：
- 用
size_t i = n/2 - 1; i >= 0; i--——size_t是无符号类型，i--到 0 后再减会绕回极大值，导致无限循环 - 从
i = 0开始正向遍历 —— 此时子树尚未稳定，父节点依赖的子节点可能还没被 heapify 过，结果不可靠 - 漏掉
i == 0—— 循环条件写成i > 0，跳过了根节点的最终校验
heapify 内部为什么要递归或循环下沉，而不是只比一次就停
heapify 的目标是让以 i 为根的子树满足最大堆性质。但一次比较+交换只能解决“当前层”的问题：比如 arr[i] 比右子小，交换后 arr[i] 的新值可能又比它的两个新子节点小——它需要继续下沉，直到落在合适位置或成为叶子。
所以必须持续检查被换下去的那个节点：
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- 递归写法：在
swap后调用heapify(arr, n, largest) - 迭代写法：用
while循环，每次更新i = largest，重算左右子下标 - 不这么做会导致堆结构断裂——表面看根最大，但某条路径上存在
父 的反例
左子、右子、父节点下标计算容易出错的几个点
所有下标都基于 0 起始数组。错误常出现在边界判断和公式混淆：
-
left = 2 * i + 1和right = 2 * i + 2是固定公式，不是2*i或2*i+1—— 否则会把左子错当成父，或漏掉右子 - 判断左子是否存在：必须写
left ，不能写 <code>left （虽等价但易读性差，且 <code>n为 0 时n-1变成极大无符号数） - 父节点公式
(i - 1) / 2在i == 0时结果为 -0.5 → 整数除法截断为 0，安全；但若误写成i / 2，对奇数索引（如i=1）会得到 0（正确），对i=3却得 1（应为 1），看似碰巧但逻辑错位
buildMaxHeap 循环中传给 heapify 的 n 值为什么始终是总长
建堆阶段的 for 循环里，每次调用 heapify(arr, n, i) 中的 n 是整个数组长度，不是当前子树大小。这是因为 heapify 需要知道“这个堆目前有多大”，才能正确判断 left 和 right 是否越界。
注意区分两个场景：
- 建堆时：
n固定为arr.size()，所有heapify都在全量数组上操作 - 排序时：
swap(arr[0], arr[i])后调用heapify(arr, i, 0)，这里的i是动态缩小的堆大小（已排好序的元素不再参与） - 如果建堆时也误传递减的
n，会导致前面的非叶子节点只看到部分子树，建出的堆不完整
真正难调试的点，往往藏在 n == 0 或 n == 1 的边界里：此时建堆循环直接跳过，但 heapify 若没做 n 的提前返回，递归可能崩栈或越界。别指望编译器帮你拦住这些。
