我想将实现为大小为m的数组的二进制堆合并到另一个具有n个元素的堆（同类）中。使用重复插入，这需要O（m * log（n））。似乎普遍认为，连接数组然后重建堆的替代方法，采用O（m + n）更有效。
现在我很清楚，对于一些对（m，n），m＆lt; n，O（m * log（n））方法会更有效。 According to Wolfram Alpha这是m＆lt; （n * log（2））/ log（n / 2）。这种解释是否正确？并且在实践中是否值得实施工作/运行时命中？
答案 0 :(得分：2)
你的间谍错了。当您在第一个堆中逐个插入元素时，它的大小会增加，越接近m+n，因此每个插入的复杂性将不再是O（log（n））。事实上，逐个插入元素会使O(m * log(m + n))的顺序复杂化。
这限制了m的值，为了更好地将较小的堆中的值逐一插入，但不能消除它。例如，如果您有一个大小为100000的堆并希望将其与大小为2的堆合并，则最好插入这两个元素。
另请注意，有不同类型的堆支持合并操作，具有更好的复杂性。例如，leftist heap易于实现，并支持O(log(n))中的合并。