Java 固定大小堆上操作的复杂性

我正在为即将到来的考试学习，我遇到了一个问题，我必须从一个无限的数字流中建立并维护前10名的最高整数。我想我可以使用一个固定大小为10的最小堆，当我收到一个新的数字时，我可以检查最小值是否低于新的传入数字，如果是这样，我必须通过依次提取根来更新堆，直到我得到一个更高的值，然后插入新的数字，以及之前弹出的根（减去第一个，以保持10的固定大小）。现在我有了这个堆，我可以通过弹出并打印堆中的每个节点轻松获得前10个

我用Java编写了一个方法，通过PriorityQueue可以完成我所说的

public void addNumber(int number){
    if(pq.size() < 10){
        pq.offer(number);
    }
    else if(pq.peek() < number){
        List<Integer> topNumbers = new LinkedList<Integer>();
        while(!pq.isEmpty() && pq.peek() < number){
            topNumbers.add(pq.poll());
        }
        pq.offer(number);
        for(int i = 1; i < topNumbers.size(); i++){
            pq.offer(topNumbers.get(i));
        }
    }
}

public void printTop10(){
    List<Integer> topNumbers = new LinkedList<Integer>();
    while(!pq.isEmpty()){
        topNumbers.add(pq.poll());
    }

    for(int i = 0; i < topNumbers.size(); i++){
        Node thisOne = topNumbers.get(topNumbers.size() - 1 - i);
        System.out.println(thisOne);
        pq.offer(thisOne);
    }
}

public void addNumber（整数）{
如果（pq.size（）<10）{
pq.报价（编号）；
}
否则如果（pq.peek（）<编号）{
List topNumbers=newlinkedlist（）；
而（！pq.isEmpty（）&&pq.peek（）

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根据我的测试，这段代码完成了任务并按预期工作。现在，我的问题来了。这两个操作的复杂度是多少？我们有一个PriorityQueue，所以insert和extract min操作是对数的。但是在这种情况下，堆的大小“n”最多是10。这是否意味着这两个操作的复杂度是O（日志10）是的，常数的对数也是常数

通常，通过将这些算法的运行时间描述为几个变量的函数来分析它们。例如，我们可以说，您的算法从

n

中提取O（n log k）时间和O（k）空间中的顶部

k

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但是，如果已知

k

的值，我们不妨利用这一事实来简化分析。

谢谢你的回答。是的，我认为复杂性取决于我们希望在前k中显示的元素数量，但由于在这种情况下我有一个固定大小的列表，我只能说它在恒定的时间内运行。