Algorithm 摊销分析和竞赛问题，有什么问题吗？

我遇到了一个本地竞赛问题，如下所示

如果在空

MIN-Heap

上，我们执行

n

任意

insert

和

delete

操作（在MIN-Heap中指定delete位置）。对于插入和删除，摊销分析是什么

一） 插入O（日志n），删除O（1）

二） 插入O（日志n），删除O（日志n）

三） 插入O（1），删除O（1）

四） 插入O（1），删除O（日志n）

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我认为这是这个问题的一个问题，因为堆的类型没有定义。我在谷歌上看到，我们有一些堆的选项（1）和（4）。从专家的角度来看，我们可以用这个问题来回答

我们是否可以选择所有选项为True？

您是正确的-这个问题是不正确的。Min heap是一种抽象数据结构，支持push和popMin操作，可以用多种不同的方式实现。根据实施情况，操作的复杂性将有所不同。此外，给定位置中的删除不是类最小堆操作。除非问题中有更多的上下文，否则就没有很好的定义

指定了堆的类型，不是吗？这是一堆垃圾。看见O（logn），因此正确答案似乎是（II）。@Alex min heap与

二进制heap

不同。Min heap定义了行为，而二进制/

斐波那契

/

二项式

定义了实现。对于

Binary heap

来说，插入和删除都在

O（logn）

中运行，但是对于

Fibonacci

来说，堆时间是不同的（

O（1）

用于插入，而

O（logn）

用于删除操作）。查看更多信息details@tchrikch我的意思是所有这些都是真的？因为OP在摊销分析中使用O表示法？@AnjelaDark给出的标准堆实现I）和III）是错误的，因为您不能在

O（1）

，II）和IV）中删除，这可能是正确的，这取决于实现。最后但并非最不重要的选项II）是最坏的情况，你不能低于它。@tchrikch如果你错了，请研究删除O（1）？！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！我们确信（1）和（4）是真的，所以其他选项是这些选项的子集？“我说得对吗？”安杰拉达克说，事实上，这些答案都不能保证是真的。假设您决定在数组中实现一个最小堆，并通过在删除它之前线性搜索最小元素来实现popMin。这将使delete线性化。或者，设想在每次插入时，您对数组进行排序，给出insert的

O（log（n）*n）

。事实上，有些答案是其他答案的子集，因此，如果其中一个答案是真的，那么另一个答案也是真的。事实上，使用这种逻辑，答案将不是1、3或4，因为它们都是答案2的子集。这个问题仍然不正确，但我认为O（1）O（1）对于插入-删除是错误的：）好的。