我正在研究优先级队列和d-heap来实现这个数据结构。 我找到了这个数据类型定义：
类DHeap实现PriorityQueue ：
的 数据 ：
包含n个节点的d-heap T;每个节点包含一个元素（elem）和一个取自有序宇宙的键（key） 的 操作 ：
findMin（） - ＆gt; elem T（n）= O（1）
insert（elem e，key k） T（n）= O（log n）
使用元素e和键k创建一个新节点v，使其成为T的叶子并恢复排序规则 删除（elem e） T（n）= O（d * log n）
在T的最后一级交换包含该元素的节点v和任何叶子u，然后删除v并恢复将节点u推到正确位置的排序规则。
decreaseKey（元素，键d） T（n）= O（log n）
increaseKey（元素，键d） T（n）= O（d * log n）
我省略了操作的完整细节，因为我的问题集中在删除如何在d * log n中执行删除并在log n中插入。
我知道d-1是在路径根叶节点的子节点之间寻找更小或更大节点密钥的时间，而log n是树的高度，所以d * log n是成本最坏情况下的比较 但是，我怎样才能找到包含d * log n中元素的节点？ 我认为这个操作需要O（n）（访问堆的时间），操作成本忽略了这个细节。我错了吗？
另一个问题是：如何在基于链接的树中插入节点作为叶子？我需要一些指向缺少叶子的指针吗？但是我如何处理释放位置的删除？
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但是，如何在d * log n中找到包含元素的节点？我认为这个操作需要O（n）（访问堆的时间），操作成本忽略了这个细节。我错了吗？
为了实现高效，您需要一个辅助数据结构，用于存储从元素到节点的映射。
另一个问题是：如何在基于链接的树中插入节点作为叶子？我需要一些指向缺少叶子的指针吗？但是我如何处理释放位置的删除？
简单的答案是使用数组，就像在二进制堆中一样。或者，你可以扩充堆节点以指向它们最左边的null子节点，这样找到下一个叶子就是O（log_d n）-time。保持指向下一个叶子的指针，保持完整根据需要进行d-ary树结构。