在阅读了诸如Why siftDown is better than siftUp in heapify?之类的问题之后，我得到了这样的印象
sifdown（）比siftUp（）好
siftdown（）总是可以替换siftup（），反之亦然
为什么很多堆结构实现都有siftup（）在insert（）上调用？维基百科上有。
最佳答案
筛选元素的BuildHeap方法是使用现有数组最快已知的方法，并将其转换为堆。它比一次插入一个条目要快，比从底部向上筛选元素要快。
但是，一旦构建了堆，并且在数据结构上执行了一系列插入和删除操作，在底部插入项并将其向上筛选比在顶部插入并向下筛选要快得多。
记住，在n个项的堆中，n/2个项处于叶级。这意味着当你插入一个项目（通过将其作为下一页添加）时，有50%的可能性它不必筛选：它已经在正确的位置了。有25%的可能性它属于下一个级别。当您在堆中向上移动时，项目筛选到该级别的概率降低50%。
现在，您可以编写堆代码来一直在顶部执行插入，但是概率对您不利。仍然有50%的可能性，你插入的项目将结束在叶级。除非你把它插在最上面，它会把你的日志交换到那里。
因此，如果你在底部插入并向上筛选：
50% of the time you make 0 swaps
25% of the time you make 1 swap
12.5% of the time you make 2 swaps
...
如果在顶部插入并向下筛选：
50% of the time you make log(n) swaps
25% of the time you make log(n)-1 swaps
12.5% of the time you make log(n)-2 swaps
...
想想看，比这还糟。因为如果你要插入一个项目，它最终降落在中间的某个地方，你就必须把它替换掉的项目筛选下来最后会把东西从堆里搬下来。最后，在顶部插入总是要花费您记录（n）交换的成本，因为您最终必须在数组中的（n+1）位置放置一些东西（即，您必须添加一个项）。
应该清楚的是，您不想在顶部插入，尽管在移除根时必须执行类似的操作。
移除根目录时，将堆中的最后一项放入根目录位置，并将其向下筛选考虑到你是从叶级得到的，并且考虑到叶级包含了一半的项目，很有可能（略好于50%）它会回到叶级请注意，这并不总是会导致日志（n）交换，因为您没有插入项；您只是在调整堆。
这就是为什么，顺便说一句，在编写良好的二进制堆实现中，删除根元素比插入一个新项要昂贵。