堆排序（Heap Sort）是一种计算机科学中的经典排序算法，其基于二叉堆（Binary Heap）数据结构。堆排序算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数据元素的数量。这个算法不仅效率较高，而且非常适合数据量大时的情况。下面是堆排序的基本步骤：
1. 建堆（Build Heap）：将待排序的数组调整成一个大顶堆（每个节点的值都大于或等于其子节点的值）。这一步主要是建立一个可比较的堆结构，而不一定是完全按照堆的结构来存储数据。因此即使是不满足堆性质的数据结构，只要可以进行两两比较大小也可以构建为大顶堆。这一步的时间复杂度是O(n)。
2. 排序过程：首先取出堆顶元素（即最大元素），然后将其放到数组的末尾或者其它指定的位置。然后将剩余的元素重新调整为大顶堆。接着再次取出堆顶元素放到数组末尾或其它指定位置，如此反复执行直到整个数组有序。这一步的时间复杂度是O(nlogn)。
以下是堆排序的伪代码：
```python
function heapify(arr, n, i)
largest = i
left = 2 * i + 1 # 左子节点索引
right = 2 * i + 2 # 右子节点索引
# 如果左子节点大于根节点，则更新最大节点索引为左子节点索引
if left < n and arr[i] < arr[left]
largest = left
# 如果右子节点大于当前最大节点，则更新最大节点索引为右子节点索引
if right < n and arr[largest] < arr[right]
largest = right
# 如果最大节点不是根节点，则交换根节点和最大节点，并递归地调整子树
if largest != i
swap arr[i] and arr[largest]
heapify(arr, n, largest)
function heapSort(arr)
n = arr.length
# 构建大顶堆（通过自上而下的方式调整）
for i = n/2 - 1 down to 0
heapify(arr, n, i)
# 从数组中移除元素并重新调整堆结构，直到数组完全有序
for i = n-1 down to 1
swap arr[0] and arr[i] # 将最大元素移动到末尾位置
heapify(arr, i, 0) # 重新调整剩余元素为大顶堆结构
```
这就是基本的堆排序算法。需要注意的是，这个算法是基于比较的排序算法，对于随机输入数据来说，它的性能相对较好。