无法定义此算法的运行时
我这里有一个算法。
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它的作用是遍历一个数组并找到3个最大值并返回它们的总和。例如，数组[1,2,3,4,5]将返回12（3 4 5=12）。
图像中的算法说它是O（nlogk）。但这是我无法理解的。
以下是我对图像中第一个循环的看法：
Heap的方法“插入（）”和“删除（）”，它们都取O（logn）。所以在first for循环中，它通过添加它们的运行时来生成O（2*logn），简单地说就是O（logn）。由于first for循环对数组中的所有元素进行迭代，因此first for循环的总运行时间为O（nlogn）。
以下是我对图像中第二个同时循环的看法：
从上一个for循环中，我们删除了一些最小值ifh.size（）
因此，我们有来自第一个for循环的O（nlogn），以及来自第二个while循环的O（klogn）。很明显，O（nlogn）大于O（klogn），因为k是某个常数。因此，该算法最终为O（nlogn）。
但答案是“O（nlogk）”而不是“O（nlogn）”。
您能解释一下原因吗？
共有2个答案
您关于insert（）和deletemin（）运行时取O（logn）的假设是不正确的。O（logn）中的'n'表示堆中的元素数。在这种情况下，它是k。
因此，对于第一个循环-每个元素都有O（2*logk），总计将有O（nlogk）和第二个循环-O（klogk）总复杂度可以定义为O（n*logk）
堆上的操作采用 O（log（size_of_heap）））。如果此算法，堆大小为 k（不包括前几次迭代）。
所以我们得到＜code＞O（元素的总数_number_log（大小_of_heap））=O（n*log（k））。
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