Heap-sorteringsalgoritmen används allmänt på grund av dess effektivitet. Heapsortering fungerar genom att omvandla listan över objekt som ska sorteras till en heapdatastruktur, ett binärt träd med heapegenskaper. I ett binärt träd har varje nod högst två ättlingar. En nod har heapegenskapen när ingen av dess ättlingar har större värden än sig själv. Det största elementet i högen tas bort och infogas i den sorterade listan. Det återstående underträdet förvandlas till en hög igen. Denna process upprepas tills inga element kvarstår. Påföljande borttagning av rotnoden efter varje ombyggnad av högen ger den slutliga sorterade listan över objekt.
Effektivitet <<> Heapsorteringsalgoritmen är mycket effektiv. Medan andra sorteringsalgoritmer kan växa exponentiellt långsammare när antalet objekt som ska sorteras ökar, ökar tiden som krävs för att utföra Heap-sortering logaritmiskt. Detta antyder att Heap-sortering är särskilt lämplig för att sortera en enorm lista med artiklar. Dessutom är prestandan för Heap sort optimal. Detta innebär att inga andra sorteringsalgoritmer kan prestera bättre i jämförelse.
Minnesanvändning

Heap-sorteringsalgoritmen kan implementeras som en på plats sorteringsalgoritm. Detta innebär att dess minnesanvändning är minimal eftersom den bortsett från vad som är nödvändigt för att hålla den ursprungliga listan över objekt som ska sorteras, den inte behöver något extra minne för att fungera. Däremot kräver merge-algoritmen mer minne utrymme. På liknande sätt kräver snabbsorteringsalgoritmen mer stackutrymme på grund av dess rekursiva karaktär.
Enkelhet <<> Heapsorteringsalgoritmen är enklare att förstå än andra lika effektiva sorteringsalgoritmer. Eftersom det inte använder avancerade datavetenskapskoncept, såsom rekursion, är det också lättare för programmerare att implementera korrekt. Detta innebär att det fungerar lika bra i de bästa, genomsnittliga och värsta fallen. På grund av dess garanterade prestanda är den särskilt lämplig att använda i system med kritisk responstid.