首先堆应该是一颗完全二叉树，大根堆就是二叉树的所有父节点的值都比左右孩子的值大，现实的水池相反。下面是大根堆和现实的水池堆的图：
如上，左图是一个大根堆，右图是一个现实的水池堆。
2.树的数组存储我们可以将树存储在一个数组中：
根结点存储在位置0，根的左孩子存储在位置1，右孩子存储在位置2。由此可以得出如下公式：
如果父节点的位置为i，那么他的左孩子和右孩子的位置分别为2*i+1和2*i+2。
如果一个结点的位置为i,那么他的父节点的位置为（i-1）/2;
3.大根堆现实的水池堆的操作由于大根堆和现实的水池堆的操作基本相同，只是结点比较的方式不一样，一个取大，一个取小。我们在这里以大根堆为例。
3.1大根堆的插入操作如上，我们在大根堆中插入一个元素45，首先先将元素插入在树的右下角（数组的末尾），然后将45与其父节点23比较，发现它比23大，将45与23交换，然后再将45与其新的父节点32比较，发现还比32大，再交换位置，再与54比较，发现比54小，位置不变，插入完成。
3.2大根堆的删除操作首先大根堆只能删除根节点，另外，为了保证堆是一颗完全二叉树的特性，我们将树的右下角的元素赋值给根节点，然后将右下角节点删除（在数组中：将第一个元素删除，将最后一个元素赋值给第一个元素，将最后一个位置删除），然后调整二叉树。
如上图：我们要删除55，将右下角元素0赋值给55（也可以交换，然后不用管最后一个结点），这时根结点变为0，左后孩子分别为54和12，取左右孩子的最大值：54，54>0,将0和54交换位置，这时它的左右孩子变为44和23,取最大孩子44,44>0,交换位置，重复上述操作，直至0比它的左右孩子的值都大，或者没有左右孩子。
3.3代码实现 template<typename type>class MaxHeap{public://插入操作void Insert(type e){//将新添加的结点插入到队尾_maxHeap.push_back(e);//得到自己和父节点的索引int selfIndex = _maxHeap.size() - 1;int fatherIndex = (selfIndex - 1) / 2;//将新插入的元素放入到合理的位置while (fatherIndex >= 0 && selfIndex != 0){if (_maxHeap[fatherIndex] >= e)break;_maxHeap[selfIndex] = _maxHeap[fatherIndex];selfIndex = fatherIndex;fatherIndex = (fatherIndex - 1) / 2;}_maxHeap[selfIndex] = e;}//删除操作void Delete(){//删除堆顶元素if (!_maxHeap.empty()){cout << "删除了堆顶元素:" << _maxHeap[0] << endl;//将末尾元素赋值给堆顶_maxHeap[0] = _maxHeap[_maxHeap.size() - 1];//将末尾元素删除_maxHeap.pop_back();}//从上到下对堆进行调整Adjust();}void Adjust(){if (_maxHeap.empty())return;//堆顶元素type topEle = _maxHeap[0];int fatherIndex = 0;int childIndex = fatherIndex * 2 + 1;while (childIndex < _maxHeap.size()){//如果右孩子也存在，指向左右孩子中较大的结点if (childIndex + 1 < _maxHeap.size() && _maxHeap[childIndex] < _maxHeap[childIndex + 1])childIndex++;if (_maxHeap[childIndex] <= topEle)break;_maxHeap[fatherIndex] = _maxHeap[childIndex];fatherIndex = childIndex;childIndex = childIndex * 2 + 1;}_maxHeap[fatherIndex] = topEle;}void Show(){for (auto ele : _maxHeap){cout << ele << ends;}cout << endl;}private:vector<type> _maxHeap;};