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  二叉堆一般用陣列來表示。如果根節點在陣列中的位置是1,第"n"個位置的子節點分別在2"n"和 2"n"+1。因此,第1個位置的子節點在2和3,第2個位置的子節點在4和5。以此類推。這種基於1的陣列儲存方式便於尋找父節點和子節點。  如果儲存陣列的下標基於0,那麼下標為i的節點的子節點是2"i" + 1與2"i" + 2;其父節點的下標是⌊"floor"(("i" − 1) ∕ 2)⌋。函式"floor"("x")的功能是“向下取整”,或者說“向下舍入”,即取不大於"x"的最大整數(與“四捨五入”不同,向下取整是直接取按照數軸上最接近要求值的左邊值,即不大於要求值的最大的那個值)。比如"floor"(1.1)、"floor"(1.9)都返回1。  如下圖的兩個堆:  將這兩個堆儲存在以1開始的陣列中:  對於一個很大的堆,這種儲存是低效的。因為節點的子節點很可能在另外一個記憶體頁中。B-heap是一種效率更高的儲存方式,把每個子樹放到同一記憶體頁。  如果用指標連結串列儲存堆,那麼需要能訪問葉節點的方法。可以對二叉樹“穿線”(threading)方式,來依序遍歷這些節點。

  在二叉堆上可以進行插入節點、刪除節點、取出值最小的節點、減小節點的值等基本操作。

  在陣列的最末尾插入新節點。然後自下而上調整子節點與父節點(稱作up-heap或bubble-up, percolate-up, sift-up, trickle up, heapify-up, cascade-up操作):比較當前節點與父節點,不滿足「堆性質」則交換。從而使得當前子樹滿足二叉堆的性質。時間複雜度為formula_1。

  刪除根節點用於堆排序。  對於最大堆,刪除根節點就是刪除最大值;對於最小堆,是刪除最小值。然後,把堆儲存的最後那個節點移到填在根節點處。再從上而下調整父節點與它的子節點:對於最大堆,父節點如果小於具有最大值的子節點,則交換二者。這一操作稱作down-heap或bubble-down, percolate-down, sift-down, trickle down, heapify-down, cascade-down,extract-min/max等。直至當前節點與它的子節點滿足「堆性質」為止。  下屬對最大堆的自上而下調整堆的虛擬碼中,陣列A的下標索引值是從1開始:  Max-Heapify ("A", "i"): "left" ← 2"i" "right" ← 2"i" + 1 "largest" ← "i" if "left" ≤ "heap_length"["A"] and "A"["left"] > A["largest"] then: "largest" ← "left" if "right" ≤ "heap_length"["A"] and "A"["right"] > "A"["largest"] then: "largest" ← "right" if "largest" ≠ "i" then: swap "A["i"] ↔ "A"["largest"] Max-Heapify("A", "largest")

  一個直觀辦法是從單節點的二叉堆開始,每次插入一個節點。其時間複雜度為formula_2。  最優演算法是從一個節點元素任意放置的二叉樹開始,自底向上對每一個子樹執行刪除根節點時的Max-Heapify演算法(這是對最大堆而言)使得當前子樹成為一個二叉堆。具體而言,假設高度為h的子樹均已完成二叉堆化,那麼對於高度為h+1的子樹,把其根節點沿著最大子節點的分枝做調整,最多需要h步完成二叉堆化。可以證明,這個演算法的時間複雜度為formula_3。  建造最大堆的虛擬碼:  Build-Max-Heap ("A"): "heap_length"["A"] ← "length"["A"] for "i" ← "floor"("length"["A"]/2) downto 1 do Max-Heapify("A", "i")

  最優方法是把兩個二叉堆首尾相連放在一個陣列中,然後構造新的二叉堆。時間複雜度為formula_4,其中n、k為兩個堆的元素數目。  如果經常需要合併兩個堆的操作,那麼使用二項式堆更好,其時間複雜度為formula_1。
二叉堆(英語:binary heap)是一種特殊的堆,二叉堆是完全二叉樹或者是近似完全二叉樹。二叉堆滿足堆特性:父節點的鍵值總是保持固定的序關係於任何一個子節點的鍵值,且每個節點的左子樹和右子樹都是一個二叉堆。