Algorithm 使用双链表堆

假设您希望使用双链接列表实现最大堆。可以 与标准数组实现相比，使用双链表可以实现与Insert、ExtractMaxHeap和MaxHeapify操作相同的复杂性

我的答案是，我们可以使用数组在log（n）时间内完成所有三个操作 实施但是，对于双链表

插入-logn
ExtractMaxHeap-o（1）
MaxHeapify- o（logn）

---

如果元素完全存储在链表中，没有其他结构，则为否。如果元素已排序，则插入将为O（n）。如果不是，则提取将是O（n）。

在标准数组实现中，可以在恒定时间内找到元素的子元素。如果当前节点由索引i标识，则左侧子节点由索引2i+1标识，右侧子节点由索引2i+2*标识

*在有k个孩子的堆中，这将是ki+1，ki+2，…，ki+k。原理是一样的

给定双链表中的一个节点，无法在固定时间内到达第一个子节点。节点在列表中越深，它将采取越多的步骤——遍历链表的链——到达包含子节点的子链

在阵列实现中，您不需要访问位于节点及其子节点之间的元素。对子级的访问（通过索引）是即时的。这在链表中是不正确的。除了先访问下一个节点，然后访问下一个节点，…等等，您别无选择。直到到达子节点所在的“索引”。该链的长度（向子节点移动）随节点的深度呈指数增长

当您需要查找节点的父节点时，也会出现类似的低效情况

---

由于堆上的所有基本操作都涉及将子值与父值交换，因此，在双链表实现中，这些操作的时间复杂度比在数组实现中要差。

请您详细解释一下bot，您是怎么说的好吗？（@abdul:bot从bucket中一点也不知道。）欢迎来到stackoverflow@SE。你能不能描述一下

Insert

的实现，它让你声称运行时的增长速度和log（n）一样快？你在这里假设一个二进制堆。“还有其他堆呢！”斯奈夫特尔，没错。但原理是一样的。在我的回答中添加了一个关于k元堆的数组实现的脚注。@abdul操作的时间复杂性取决于您考虑的特定实现。如果您有一个特定的算法，您已经实现并且工作正常，但是不确定它的时间复杂度，那么您应该问一个关于它的新问题。