我在接受采访时被问到：
从最大堆中获取min元素的最佳时间复杂度是什么？
我回答为O（1），假设堆大小已知，并且堆使用数组实现为二进制堆。按照我的假设，最小值为heap_array[heap_size]。
我的问题是，如果这个答案是正确的。如果没有，那么正确答案是什么？
答案 0 :(得分：28)
我的问题是，如果这个答案是正确的。
不，那不对。您唯一的保证是，每个节点都包含其下面的子树的最大元素。换句话说，最小元素可以是树中的任何叶。
如果不是正确答案是什么？
正确的答案是O（n）。在每个步骤中，您需要遍历左侧和右侧子树以搜索最小元素。实际上，这意味着您需要遍历所有元素以找到最小值。
答案 1 :(得分：9)
最佳复杂性为O(n)。草图证明：
n/2个最低级别的节点。Omega(n)次考试。绑定很紧，因为很明显我们可以在O(n)中忽略我们的数组恰好是堆的事实。
道德：它可能被称为堆，因为（就像你卧室地板上的衣服堆一样），它很容易到达顶部而很难得到其余部分。
答案 2 :(得分：1)
Max heap中的Min元素：
在最后一级搜索= O（n / 2）= O（n）
用最后一个元素替换搜索到的元素，并将堆大小减少1 = O（1）
在替换元素上应用Maxheapify = O（log n）
总时间= O（n）+ O（1）+ O（log n）= O（n）
答案 3 :(得分：1)
MINIMUM_ELEMENT - ＆gt;在Max堆的情况下需要O（n）时间，在Min堆的情况下需要O（1）。 MAXIMUM_ELEMENT - ＆gt;在最小堆的情况下需要O（1）时间，在Min堆的情况下需要O（n）。
答案 4 :(得分：0)
正确答案是O（n） 1）从最大堆中查找最小元素 找到第n个max（除了最小元素之外什么都没有） 这将需要n（n-1）/ 2个比较== O（n ^ 2） 2）首先是数组 要找到最小元素，请应用选择排序第一遍 这将花费O（n）时间。 3）在最大堆中一一（最多）删除n个元素（仅查找而已） 这将花费O（nlogn）时间。 在3种方法中，最好的一种是O（n）。 因此正确答案将是O（n）时间
答案 5 :(得分：0)
最好的复杂度是O（n）。
与其在这里没有写很多有关，
最大堆中的 min 元素和最小堆
中的 MAX 元素
也可以处于（最低级别-1），而并不总是处于最低级别。
说明：
因为在堆中，可以选择从最低级别的右侧缺少节点，所以它可能不是平衡的（完全）树，这使得它也有叶子（较低的级别-1）。
这意味着要检查n / 2个。 所以从大的O角度来看，它等于 O（n）。
示例：