heap并不属于STL容器组件，它分为 max heap 和min heap，在缺省情况下，max-heap是优先队列（priority queue）的底层实现机制。
而这个实现机制中的max-heap实际上是以一个vector表现的完全二叉树（complete binary tree）。
二叉堆（binary heap）就是i一种完全二叉树。也即是。整棵二叉树除了最底层的叶节点以外，都是填满的，而最低层的叶子结点必须是从左到右不留空隙。
至于max-heap和min-heap，前者的任何一个父亲结点都必须大于等于他的任意子结点，而后者相反。
上面表示的是一颗完全二叉树。
下面我们利用数组来隐式表达这棵数：
第0号元素保留，从arry[1]开始保存A，这时候我们可以轻易的看到：
位于位置i的某个结点arry[i]，他的左子结点必然在arry[2*i]中，右子结点必然位于arry[2*i+1]，其父亲结点必然位于arry[i/2]处。
这种数组表达的方式我们 称为 隐式表达。
当然由于arry大小是静态的，不能动态添加元素，我们可以使用vector来实现。
heap-算法：
push_heap()：新添加一个元素在末尾，然后重新调整堆序。也就是把元素添加在底层vector的end()处。
该算法必须是在一个已经满足堆序的条件下，添加元素。该函数接受两个随机迭代器，分别表示first,end,区间范围。
关键是我们执行一个siftup()函数，上溯函数来重新调整堆序。具体的函数机理很简单，可以参考我的编程珠玑里面堆的实现的文章。
pop_heap()这个算法跟push_heap类似，参数一样。不同的是我们把堆顶元素取出来，放到了数组或者是vector的末尾，用原来末尾元素去替代，
然后end迭代器减1，执行siftdown()下溯函数来重新调整堆序。
注意算法执行完毕后，最大的元素并没有被取走，而是放于底层容器的末尾。如果要取走，则可以使用底部容器（vector）提供的pop_back()函数。
sort_heap()算法：
既然每次pop_heap可以获得堆中最大的元素，那么我们持续对整个heap做pop_heap操作，每次将操作的范围向前缩减一个元素。
当整个程序执行完毕后，我们得到一个非降的序列。
同理，sort_heap(RamdomAccessIteraor first,RamdomAccessIteraor end)接受两个随机迭代器作为参数。表示操作的范围。
注意这个排序执行的前提是，在一个堆上执行。
make_heap()算法：
建立一个堆。