Data structures 二进制堆对于优先级队列的优势？

我似乎忽略了一件非常简单的事情：与快速排序的值数组相比，优先级队列的二进制堆有什么优势？在这两种情况下，我们都在数组中保留值，insert是O（logN），delete max是O（1）。在这两种情况下，给定元素数组的初始构造都是O（NlogN），尽管链接建议使用更快的Floyd算法来构造二进制堆。但是在队列的情况下，元素可能会一个接一个地被接收，因此这种优势就消失了。此外，对于二进制堆，merge的性能似乎更好。
那么，除了合并之外，还有什么理由选择伯克希尔哈撒韦？也许我的假设是错误的，BP只用于学习目的。我检查了C++文档，他们提到了“堆”，但当然它并不意味着二进制堆。 有点类似的问题：

---

如果有向下投票，请解释一下-我真的很想理解这一点。

二进制堆的主要优点是，您可以在最初构建它之后高效地向它添加新值。假设您想使用排序数组备份优先级队列。如前所述，如果队列中的所有值都是已知的，则可以对这些值进行排序。但是，当您希望向优先级队列添加新值时会发生什么情况？在最坏的情况下，这可能需要时间Θ（n），因为必须向下移动所有数组元素，以便为刚刚添加的新元素留出空间。另一方面，插入二进制堆需要时间O（logn），这是指数级的速度

在排序数组上使用堆的另一个原因是，如果您只需要将几个元素出列。正如您所提到的，对数组进行排序需要时间O（n logn），但使用巧妙的算法可以在时间O（n）内构建堆。如果需要构建优先级队列并从中保留k个元素，其中k事先未知，则具有排序数组的运行时为O（n logn+k），具有二进制堆的运行时为O（n+k logn）。对于小k，第二种算法要快得多

---

希望这有帮助

实际上，这里有很多问题都提到了二叉树作为PQ实现。另一个问题比较了堆和二叉树：但是这个问题的答案在这里都不相关。@templatetypedef抱歉，我犯了一个错误：对于BH，delete max是O（logN），我的意思是find max是O（1）。我读了你的答案才意识到。谢谢！我会为Θ（n）的用法加上另一个+1。我还有一个问题。当我问最初的问题时，我错过了那个转变的部分。但是shift可以针对排序数组进行优化吗？在这种情况下，只需移动一个相邻的块，而不是用O（logN）交换一个BH。如果您有一个n元素数组，并且需要在其中插入一个元素，那么即使列表已排序，您也需要移动n/2个元素以腾出空间。除非您从使用阵列切换到其他数据结构，否则无法避免支付此成本。