Algorithm 合并两个完全二叉树的最大堆

设H1和H2是两个完整的二叉树，它们也是堆。假设H1和H2是最大堆，每个堆的大小为n。设计并分析一个有效的算法，将H1和H2合并为大小为2n的新最大堆H

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方法-首先将H1和H2的两个数组复制到大小为2n的新数组中…然后应用构建堆操作以获得H…时间复杂度=O（2n）=O（n），但不需要在构建堆后应用Max heapify？那么，O（logn）时间在哪里呢

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另一种方法是合并两个max堆需要O（n+m）时间。现在，什么是正确的，为什么没有人关心Max Heapify？

MaxHeapify操作需要O（logn）时间。 在构建堆操作中，我们需要调用MaxHeapify n次。因此，构建堆操作的总复杂性似乎是O（nlogn）

但这是不正确的。实际上，构建堆操作只需要O（n）个时间。您可以参考此链接了解它

因此，构建大小为2n的新堆H需要O（2n）=>O（n）时间复杂度

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如果考虑两个最大大小m和n的堆，则取O（m+n）构建大小为m+n的新堆的时间复杂度。

应用构建堆操作获取H和

Max heapify

之间有什么区别？

复制H1和H2的两个数组

每个堆是否表示为具有任务规范相对位置部分指定关系的节点数组？如果没有：H1和H2是否可以修改/销毁？