1) 正如書中所述，stl所述的heap都是max-heap。即：父節點的“值”[注釋1]，永遠是 >= 其子節點的值。
2) 正如書中所述，stl所述的heap不歸屬于容器。因為它是一組算法。這些算法的實現原理，在此[注釋2]，是以一棵完全二叉樹來設計的。
3) 以下對各個max-heap接口算法的小結：
a) make_heap()
說明：顧名思義，該接口就是用來“創建”一個heap的。是對原有的一堆任意存放的數據，按照第一點所述的規則，進行“排列”（注意：不是排序）。
示例(來自書中例子，抄出來，經常看，印象會更深刻。在此，我們重在理解算法與掌握運用)：
int ai[9] = {0, 1, 2, 3, 4, 8, 9, 3, 5};
vector<int> ivec(ia, ia + 9);
make_heap(ivec.begin(), ivec.end());//調用后，ivec中的數據的排列將改變掉，并且已經是按max-heap的結構存儲的。
for (int i = 0; i < ivec.size(); i++)
cout << ivec[i] << ' '; // 9 5 8 3 4 0 2 3 1
cout << endl;
b) push_heap()
說明：將新push_back()到ivec的末尾元素按照max-heap的要求規則，進行位置調整。使得新的整個ivec中的元素排列規則符合max-heap的規則要求。
注意：
1) push_heap()的操作，一定都是針對最末尾的那個元素，對它的位置按照max-heap的要求，進行重新調整的。
2) 執行push_heap()操作前，一定一定要保證除了最末尾的那個元素外，前面的元素的排列規則一定都滿足max-heap()的規則存放的。
示例：
ivec.push_back(7);
push_heap(ivec.begin(), ivec.end());
for (int i = 0; i < ivec.size(); i++)
cout << ivec[i] << ' '; // 9 7 8 3 5 0 2 3 1 4
cout << endl;
c) pop_heap()
說明：該接口意即：要從整個heap中，取出元素。但這里取出的一定是“值”最大的那個元素。而不是像vector或list等那樣，可以取出任意位置的元素。
注意：
1) 調用該接口“取出”元素后，其實該元素（即：“值”最大的那個元素）并未真正被取出來，而是將該元素放到了ivec的最末尾位置。（也正是因此，如果對整個ivec進行多次的pop_heap()操作，即可完成ivec的排序功能）
2) 正如 注意1) 所述的，則在pop_heap()后，ivec除了最末尾的那個元素外，前面的元素仍然是保持著max-heap的規則存儲的。
示例：
pop_heap(ivec.begin(), ivec.end());
cout << ivec.back() << endl; // 9. return but not remove.
ivec.pop_back(); // remove last elem and no return;
d) sort_heap()
說明：顧名思義，是對一個heap進行排序。
注意：
1) 排序后的“heap"（即：原始的heap）將不復存在（理由很簡單：排序后，原heap中的元素的存儲規則不符合max-heap的規則，因此排序后的，就不能再稱為heap）
示例：
sort_heap(ivec.begin(), ivec.end());
for (int i = 0; i < ivec.size(); i++)
cout << ivec[i] << ' '; // 0 1 2 3 3 4 5 7 8
cout << endl;
補充：max-heap的隱式表達式的push_heap()與pop_heap()操作時間都只有：O(logN)。一種算是比較居中的，還算不錯的時間性能參考值。
最后再說兩點：
1) 只要深刻理解了以上算法與接口的使用，對實際項目的動作，個人認為，是很有價值的。另外，理解了heap的原理，則我們也十分容易priority queue的實現細節。
2) 對知識的掌握，還是重在理解。
以上表述有誤之處，還望大伙多多指正啊。。:)
[注釋1]：此處的值：我們可以當它是節點本身的值，也可以當它是某種權值。依自己使用需要而定。
[注釋2]：指的是隱匿表達式實現的heap.即：以完全二叉樹方式實現的heap。