diff --git a/problems/0239.滑动窗口最大值.md b/problems/0239.滑动窗口最大值.md
index 23bf615b..2db1942a 100644
--- a/problems/0239.滑动窗口最大值.md
+++ b/problems/0239.滑动窗口最大值.md
@@ -339,6 +339,32 @@ class Solution:
         return result
 ```
 
+#### 新解法：用"堆排序"实现
+* 时间复杂度：`O(n * log(n))`， 比`单调队列`解法要慢。
+
+```python
+import heapq
+
+
+class Solution:
+    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        results = []
+        num_index_list = [] # 将用“堆排序”对它进行排序，元素为 (num, index) 元组
+
+        for i in range(len(nums)):
+            # 把 nums[i] 值取负数，最大的就到最小，合乎 Python 堆排序从小到大的规则。
+            # 还要把 index (i) 存入，因为通过 i 可知道对应的 num 何时不能再被使用（num 已经处在左侧窗口的更左边）
+            heapq.heappush(num_index_list, (-nums[i], i)) 
+            # num_index_list[0]是最小值所在 tuple；'<= i - k' 表示 num 已经处在左侧窗口的更左边
+            while num_index_list[0][1] <= i - k: # while 表示所有过气 num 都要丢弃
+                heapq.heappop(num_index_list) # 丢弃最小值
+            
+            if i >= k - 1:
+                results.append(-num_index_list[0][0]) # 第一个就是最小值，负最小值就是最大值，加入结果集
+
+        return results
+```
+
 ### Go：
 
 ```go