我正在审查决赛并且偶然发现了以下问题：
二进制堆默认情况下具有优先级队列语义：如果我们插入一些元素n次，我们需要在它“消失”之前将其删除n次。想象一下，你想要用set语义实现二进制堆。在这种情况下插入和移除操作的速度有多快？
（a）插入：O（n）删除：O（logn）
（b）insert：O（log n）remove：O（n）
（c）insert：O（log n）remove：O（log n）
（d）插入：O（1）去除：O（n2）
（e）以上都不是。
要插入使用优先级队列语义实现的堆，它将是O（logn），因此将删除。但是对于集合，插入和删除取决于集合本身的许多因素。您认为答案应该是什么？
答案 0 :(得分：2)
我想说插入：O（n）删除：O（log n）。在一个集合中，不允许重复项目，并且应该忽略尝试插入重复项目，因为堆是完全填充的二叉树（底部除外），如果要插入到集合中，则搜索（项目）如果你发现它你什么都不做插入，所以插入可能需要O（n）进行查找和插入（你最多可以渗透n次）。 deleteMin具有o（log n）时间复杂度
答案 1 :(得分：2)
set semantics 引用的内容并不完全清楚，但作者可能意味着属性
A∪{x}∪{x} =A∪{x}
即。添加已在集合中的元素应该没有（可观察的）效果。
执行此操作的直接方法是在插入时检查重复项。但是，在普通的二进制堆中，删除任意元素需要O（n），这显然是相当慢的。
更聪明的想法可能是在删除最小元素时消除重复，重复删除直到我们看到新值。这需要O（k log n），其中k是检索节点的重复数。如果已知k是常数，则为O（log n）。然而，在最坏的情况下，k = n，使得最坏情况时间复杂度为O（n log n）。但是，如果我们测量的是分摊的时间复杂度，则该算法可以实现插入和移除的O（log n）。
通过使用平衡二叉搜索树而不是堆，可以实现插入和删除的最坏情况时间复杂度O（log n）。这是否符合＆＃34; heap＆＃34;目前尚不清楚。
总之，可能的答案是：
也就是说，根据我们解释问题的方式，不同的答案是正确的。