标签：计算 复杂 load 分析 基本 nbsp alt max 次数
堆排序分为两步，即初始化堆、调整堆。
两个步骤都要调用一个调整结点顺序的函数，以大根堆为例，操作为：
1：如果父亲结点num[a]和它的两个孩子结点num[2a+1], num[2a+2]满足um[a] > max{num[2a+1], num[2a+2]}，那么返回；
2：如果不满足堆的性质，那么将父亲结点num[a]和较大孩子结点max{num[2a+1], num[2a+2]}交换，
3：将原来较大的孩子结点作为父亲结点，重复上述操作，直到孩子结点是叶子结点为止
初始化堆的时间复杂度分析
初始化堆的时候，对于每个非叶子结点，都要调用上述函数，将它与它的孩子结点进行比较和交换，顺序是从后向前。
以操作2作为基本操作，对每一层都完全铺满的堆进行分析，
设元素个数为n，则堆的高度k=log（n+1）≈log n，非叶子结点的个数为2^（k-1）-1
假设每个非叶子结点都需要进行调整，则第i层的非叶子结点需要的操作次数为k-i，
第i层共有2^（i-1）个结点，则第i层的所有结点所做的操作为k*2^（i-1）- i*2^（i-1），
共k-1层非叶子结点，总的操作次数为
化简可得，上式=2^k-k+1，将k=log（n+1）≈log n代入，得n - log n +1，
所以，初始化堆的复杂度为O(n)
调整堆的时间复杂度分析
调整堆的复杂度计算和初始化堆差不多，
假设根节点和排在最后的序号为m的叶子结点交换，并进行调整，那么调整的操作次数 = 原来m结点所在的层数 = 堆的高度（因为m结点在堆的最后）= log m
共n个结点，调整的总操作次数为
化简可得，上式=log (n-1)! ≈ n*log n
所以，调整堆的复杂度为O(n*log n)
所以，总体复杂度为O(n*log n)
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