如果我有一个使用以下代码将元素插入堆的方法：
（1）如果数组已满 - 创建一个新数组并按其original.length * 2调整大小，然后将原始数组中的每个元素复制到新数组。
（2）。为了实现一个堆只是percup / perdown每个元素到它的套装位置。
所以最坏的情况是 - （1）是O(n)而（2）是O(logn)
我的问题是这两种复杂性的总和是什么？如何计算该算法的最坏情况复杂度。
谢谢！
答案 0 :(得分：0)
对于这样的情况，如果您遵循教科书方法，算法的最坏情况复杂性将是
= O(n) + O(logn)
= O(n)
因此，复杂性将是O(n)
实际上，最坏情况复杂性这个名称可以为您提供答案。你应该问自己这个问题，
是否存在复杂性为O(n) 的情况。
如果是，那就是最坏情况复杂性
答案 1 :(得分：0)
如果要逐个插入N个元素，则每次执行siftUp/siftDown进程，专用于这些过程的时间为O（NlogN）（作为log1+log2+...log(N-1)+log(N)的总和）
但阵列扩展很少发生。最后一次扩展需要N步，前N / 2步，依此类推。专用于这些程序的时间是
N + N/2 + N/4 + ...+1 = N*(1 + 1/2 +1/4+...) = N*2 = O(N)
摊销扩展部分的时间为 O（1），插入部分的摊销时间为 O（logN）
N元素的整体复杂性为
O（N）+ O（NlogN）= O（NlogN）
或
每个元素O（logN）