堆中已降序排序数组的时间复杂度
考虑一个已经按降序排序的数组A[n]。堆已经生成。现在考虑一下我们将[1]（数组索引从1开始）与[heap.size]交换的循环。以下是伪代码：
Build-Max-Heap(A) //Already done
while (i > 0) {
swap(A[1] with A[heap_size]
heap_size = heap_size - 1
Max-Heapify(A,1) //Takes lg(A.heap_size) time to float the 1st element down to it's respective position
}
我们在元素1上调用Max-Heapify以通过允许它向下浮动到适当的位置来恢复堆属性。我们知道Max-Heapify将花费clg（n）时间。那么，循环不是应该花费c（lg（n）lg（n-1）... lg（1））=Theta（log（n））时间而不是jutθ（n*lg（n））吗？因为堆大小随着每次迭代而减小？
共有1个答案
n的对数之和。。1不是log（n），而是nlogn（看看斯特林公式）
从任意数组构建的经典堆是O（n）进程-而不是O（nlogn）
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下面是数组上HEAPSORT的伪代码 很明显，BUILD-MAX-HEAP的复杂度为O（n），MAX-HEAPIFY的复杂度为O（h），其中h是具有最大logn值的堆的高度。 我不完全理解的是为什么HeapSort有nlogn的复杂性。我知道我们有n次迭代，每次迭代都有一个MAX-HEAPIFY。但是他MAX-HEAPIFY调用在每次迭代中都得到一个大小递减的HEAP。那么为什么每次迭代都有O（l
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问题： 我必须分析时间复杂度来对几乎已排序的整数值列表进行排序（使用快速排序）。 我做了什么？ 我读过SO Q1、SO Q2、SO Q3和这一本。 但是，我没有发现任何明确提到使用快速排序对k排序数组进行排序的时间复杂度的内容。 由于快速排序算法的时间复杂度取决于选择数据透视的策略，并且由于几乎排序了数据，因此有可能面临最坏情况，为了避免最坏情况，我使用了三个值（第一、中间、最后）的中位数作为这里
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帮助我减少这个程序的时间复杂性 输出：为每个测试用例输出这样的对的数量。 约束条件:T≤10；N≤100000；A[i]≤1000000 示例输入（明文链接）
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问题内容： 有没有什么简便的方法可以按降序对数组进行排序，就像它们在Arrays类中如何按升序排序？ 问题答案： 你可以使用它对所有对象进行排序 不能直接用于降序对原始数组进行排序。如果尝试Arrays.sort()通过传递由定义的反向 来调用该方法，则会抛出错误 找不到适合sort（int []，comparator）的方法 可以与“对象数组”（例如整数数组）一起使用，但不能与基本数组（例如整数
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在这种情况下，复杂度不应该像O（n）=n*[（n-1）（n-2）......（n-（n-1））]那样，对于外环的n次中的每一次，内环运行的差分步长逐渐减小由一。这样O（n）就等于（n^3-n^2）/2。我的方法有什么问题？
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我有一个关于计算时间复杂度的非常普遍的问题（大O符号）。当人们说QuickSort最差的时间复杂度是O（n^2）（每次都选择数组的第一个元素作为轴心，并且数组是反向排序的）时，他们考虑了哪个操作来获得O（n^2）？人们会计算if/else语句所做的比较吗？或者他们只计算其进行的互换的总数？一般来说，你如何知道计算大O符号需要计算哪些“步骤”。 我知道这是一个非常基本的问题，但我已经阅读了谷歌上几乎