我想知道PriorityQueue.Add()元素的Java n的时间复杂度。
我理解可能更糟糕的情况是单个元素插入O(log(n))，但我不清楚插入n元素集合的时间复杂度是多少？
我已经看到各种来源（没有证据）声称构建n元素的优先级队列堆的时间是O(n)，并且还看到声称它是O(nlog(n))，在插入时有意义O(log(n))，乘以n次，确实等于O(nlog(n))
注意：我只对最坏情况感兴趣，而不是摊销。
这个问题假设有一种逻辑方式来描述使用n元素填充数据结构（堆）的行为，这与仅单独考虑n x log(n)个插入不同
我没有对输入做出任何假设（例如输入值集合的边界或部分有序的输入）。
答案 0 :(得分：8)
似乎n个元素的插入应该是O（n log n）
Java PriorityQueue （Java Doc）
O（log n）时间的排队和出队方法（报价，民意调查， remove（）和add）
O（n）用于remove（Object）和contains（Object）方法
O（1）用于检索方法（窥视，元素和大小）
除了.add()之外，这些时间复杂度似乎都是最糟糕的情况（wiki）。您正确地质疑边界，因为Java Doc也声明了这个未绑定结构的扩展：
未指定增长政策的详细信息
正如他们在Doc中所述，PriorityQueue基于具有特定初始容量的阵列。我认为增长将耗费O（n）时间，这也是.add()的最坏情况时间复杂度。
要获得有保证的O（n log n）时间来添加n个元素，您可以说明n个元素的大小以省略容器的扩展：
PriorityQueue(int initialCapacity)
修改 对O（n）施工时间的要求是正确的（如评论中@pjs所述）。此过程通常称为heapify，适用于预先存在的数组，该数组用于在O（n）时间内在其上构建二叉树。
答案 1 :(得分：1)
一般情况下是 O（N log N）。对于已经对输入进行排序的特殊情况，存在 O（N）算法，但java.util.PriorityQueue中未提供此算法。