不能直接用container/heap做堆排序，因其仅为堆操作适配器，不提供一键排序接口；需手动pop+append破坏原地性；正确堆排序须自写heapify，注意0-based索引下left=2i+1、right=2i+2、建堆起点为n/2-1。
为什么不能直接用 container/heap 做堆排序？
因为 container/heap 是堆操作适配器，不是排序工具。它只负责维护堆结构，不提供“一次性排完数组”的接口。你调用 heap.Init 后得到的是一个可弹出最小值的堆，但要实现升序排序，得手动循环 heap.Pop + append 到新切片——这破坏了原地排序要求，也失去了 O(1) 空间复杂度优势。
真正做堆排序，必须自己写 heapify 和建堆逻辑，绕过 container/heap 的抽象层。
heapify 函数里下标计算容易错在哪？
Go 数组下标从 0 开始，但很多人照搬教材（下标从 1 起）的公式，导致左子节点算成 2*i，右子节点算成 2*i+1，结果越界或漏比较。
- 正确关系（下标 0 起）：
left = 2*i + 1，right = 2*i + 2，parent = (i-1)/2（整除） - 建堆起点必须是最后一个非叶子节点：
n/2 - 1，不是n/2或(n-1)/2 -
heapify递归或迭代时，更新largest后必须显式再调用一次自身（或循环），否则只下沉一层就停了
升序排序为何要用最大堆而不是最小堆？
升序排列时，每轮要把当前最大值“沉”到末尾。如果用最小堆，堆顶是最小值，一换就跑到末尾，后面再堆化剩下的部分会把更小的数又顶上来，顺序全乱。
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最大堆保证每次 arr[0] 是剩余元素最大值，和 arr[i]（当前未排序区尾部）交换后，该最大值就到位了。
- 错误写法：
Less(i, j int) bool { return h[i] → 这是最小堆逻辑，用于优先队列，不适用于升序堆排序 - 手写堆排序时根本不需要实现
Less；大小判断直接写在heapify内部即可 - 若硬要用
container/heap模拟堆排序，得反复Pop()并反向拼接结果，性能差且非原地
实际编码时最常漏掉的边界检查
堆排序代码看着短，但三处边界稍不注意就会 panic 或逻辑错误：
left 和 <code>right 必须在访问 <code>arr[left]/arr[right]前判断，否则索引越界- 交换
arr[0]和arr[i]后，下一轮heapify的堆大小是i（不是i-1），因为arr[i]已移出堆范围，新堆长度就是i - 循环建堆时，
i从n/2 - 1降到0，条件必须是i >= 0，用i > 0会漏掉根节点
这些点不靠调试很难发现，尤其当输入长度为 1、2、3 时表现正常，一到边界长度（如 4、7、15）才暴露问题。
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