1樓：起風了
堆排序所需要的資料結構二叉堆（最大堆/最小堆）本質上是一顆完全二叉樹，完全二叉樹適合採用順序儲存結構（陣列），因為，同時又可以最大限度的節省儲存空間，而鏈式儲存在儲存完全二叉樹時反而不合適了，因為反映邏輯關係的指標實際上浪費了大量儲存空間（相比較陣列儲存完全二叉樹來說），而對於普通的二叉樹，陣列索引不再能夠直接的反映節點間的邏輯關係，此時指標的優勢便顯現出來了
因此，採用陣列儲存是根據完全二叉樹的特點所決定的
2樓：NaN
姥姥答案的精簡版：
因為堆排序需要兩步，第一步「建立堆」，也就是從最後乙個父結點依次向上進行heapify的過程，需要random access。
所以在具有random access的資料結構上，堆排序是n+nlogn，在不具有random access的資料結構上，建立堆不可行，所以只能採用插入，因此堆排序是nlogn+nlogn。
// 再加一點：堆排序本來locality就不怎麼好，在鏈式儲存上locality就更差了
3樓：悽臨雨
堆需要乙個二維結構。陣列可以作為二維結構(每層不定長的二維陣列)。
用鏈，你需要兩個鏈形成二維。
一維鏈做不了堆儲存(會很慢)
4樓：最愛Amicus
修改一下這個問題，其實題主理解是沒錯的，鍊錶的確能作為堆排序的儲存方式。
此時鍊錶結構的基礎上有樹形結構，只是簡單問題複雜化了。可能題設表示的是不加修飾的鍊錶結構。
我忘了具體實現，不過堆排序演算法中，將根節點與最後乙個節點換掉，再將新根節點downheap下潛這個操作中，由於最後乙個節點的位置是在變的，此時使用非順序儲存應該是難以找到的。。
5樓：血小板自動機
你可以這樣想，如果不用順序儲存結構：
你如何能快速找到第 i 個結點呢？找到了最後乙個結點並與根節點交換後，如何在從下往上 update 的過程中快速找到 i 結點的父結點呢？
這兩個過程都是很困難的，就算增加額外資訊，找父結點變容易了，但仍然很難找到第 i 個結點的位置，並且增加額外資訊並不會讓你得到多大好處，因此沒有必要使用鏈式儲存。
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