堆排序算法是一种选择排序，其利用堆这种数据结构的特性来进行排序。堆是一种特殊的完全二叉树，若父节点的值总是不大于（或不小于）其子节点的值，则称之为小顶堆（或大顶堆）。在堆排序过程中，首先将待排序的序列构造成一个大顶堆，这样堆顶元素就是序列中的最大值。然后将该元素与无序序列的最后一个元素进行交换，使得位于序列尾部的元素排到了最大值的位置上。接着，再将剩余无序部分重新调整为大顶堆，以得到下一轮的最大元素。通过这样的过程，对剩余无序部分重复执行上述操作，直到整个序列变得有序。
Python中实现堆排序的示例代码中定义了一个名为element_exchange的函数，该函数的作用是调整堆中的元素，确保堆的性质。它通过比较父节点与其子节点的值，并在必要时交换它们的位置来实现。另一个关键的函数是top_heap_sort，它首先构建初始的堆，然后通过交换堆顶元素和最后一个元素，并重新调整剩余的元素，以此来对数组进行排序。
代码中的堆排序过程分为三个主要步骤：构建初始堆，交换并调整剩余元素，以及持续调整剩余未排序的堆结构。在构建初始堆的过程中，从最后一个非叶子节点开始，向上执行element_exchange函数，保证从最后一个非叶子节点到根节点的每棵树都是一个大顶堆。这个过程结束后，位于堆顶的元素是整个序列中的最大值，它会被交换到序列的末尾。
在排序过程中，每次将堆顶元素（当前最大值）与最后一个未排序的元素交换后，需要对新的根节点进行调整，因为交换可能破坏了原来的堆结构。此调整过程同样通过element_exchange函数完成，只不过这次是从根节点开始向下调整，直至满足大顶堆的性质。
使用Python中的deque数据结构是为了方便地从序列两端进行元素的插入和删除。代码中插入了一个哨兵值0在序列的最前端，其目的是为了简化算法中的索引计算，并且0不参与排序过程。
在线演示工具***提供了一个直观的方式来观察各种排序算法的执行过程，这对于理解排序算法的动态行为非常有帮助。
堆排序算法具有两个主要的特点：其一是它是一种选择排序；其二是它利用了二叉堆的性质来实现排序。这种排序方法在处理大数据量时效率较高，因为构建初始堆和后续调整堆结构的过程所需时间复杂度均为O(logn)，其中n为序列中元素的数量。堆排序是一种原地排序算法，并且是不稳定排序，也就是说，相同值的元素可能会因为排序而改变它们之间的相对位置。
