Java优先级队列（堆）插入n个元素的时间复杂性？

我想知道Java

PriorityQueue.Add（）

对于

n

元素的时间复杂度是多少

我知道单个元素的潜在最坏情况是插入

O（log（n））

，但我不清楚插入

n

元素集合的时间复杂度是多少

我已经看到来自不同来源的声明（没有证据）说构建

n

元素的优先级队列堆的时间是

O（n）

，也看到过声明是

O（nlog（n））

，给定插入是

O（log（n））

，乘以

n

的时间实际上等于

O（nlog（n）)

注：我只对更坏的情况感兴趣，而不是摊销

这个问题假设有一种逻辑方法来描述用

n

元素填充数据结构（堆）的行为，这与单独考虑

n

x

log（n）

插入不同

---

我没有对输入做任何假设（例如输入值集的边界或部分有序输入）。

似乎n个元素的插入应该是O（n logn）

Java优先队列（）

O（对数n）入围和退围方法的时间（报价、投票、， 删除（）并添加）

O（n）表示移除（对象）和包含（对象）方法

O（1）检索方法（peek、元素和大小）

这些时间复杂性似乎都是最糟糕的情况（），除了

.add（）

。您对边界的质疑是正确的，因为Java文档还声明了此未绑定结构的扩展：

未指定增长策略的详细信息

正如它们在文档中所述，PriorityQueue基于具有特定初始容量的数组。我假设增长将花费O（n）个时间，这也是

.add（）

最糟糕的时间复杂度

要获得添加n个元素的保证O（n log n）时间，您可以声明n个元素的大小，以忽略容器的扩展：

PriorityQueue(int initialCapacity)

---

编辑：

---

对于O（n）的索赔，施工时间是正确的（如@pjs在评论中所述）。此过程经常被调用，并在一个预先存在的数组上工作，该数组用于在O（n）时间内在其上构建二叉树。

一般情况下是O（n log n）。对于输入已经排序的特殊情况，存在一个O（N）算法，但在

java.util.PriorityQueue

中没有提供这一算法。下面的家伙使用了错误的定义。插入数据结构的时间复杂度通常意味着，如果结构中有n个元素，那么插入1个元素的时间复杂度是多少。你说插入n个元素。如果要插入n，则不能插入小于n的元素。@MarianP是否没有标准的逻辑方法来描述用

n

元素“填充”数据结构的行为？这是一个相当常见的场景。@pjs是的，你是对的，这是重复的。我将把我的投票添加到结束语中，并指出现有的问题有趣的是，假设输入是特定类型的，有更多复杂的方法可以按线性时间排序，有些方法在这篇文章中提到：@gue-Oh-yeah。例如，如果输入已经处于正确的PQ顺序，则它只是

PQ.a[i++]=input.nextElement（）

。不需要预排序数据，有一个θ（n）算法可以处理任何数据集。查看链接的答案。如何：日志1，日志2。。。日志N用于插入第1、第2、。。。。第n元素？日志1+日志2+…+log N=log N！很抱歉，但是您的直觉（以及您的答案）对于构建堆是错误的。我已将此标记为副本，您可以在那里找到正确答案以及指向来源和证据的多个链接。感谢您的反馈，我修改了我答案的这一部分。我不认为这是重复的，因为问题与特定Java容器的.add（）方法有关，而与一般堆的构造无关。