hello-algo/zh-Hant/docs/chapter_heap/build_heap.md

---
comments: true
---

# 8.2 &nbsp; 建堆積操作

在某些情況下，我們希望使用一個串列的所有元素來構建一個堆積，這個過程被稱為“建堆積操作”。

## 8.2.1 &nbsp; 藉助入堆積操作實現

我們首先建立一個空堆積，然後走訪串列，依次對每個元素執行“入堆積操作”，即先將元素新增至堆積的尾部，再對該元素執行“從底至頂”堆積化。

每當一個元素入堆積，堆積的長度就加一。由於節點是從頂到底依次被新增進二元樹的，因此堆積是“自上而下”構建的。

設元素數量為 $n$ ，每個元素的入堆積操作使用 $O(\log{n})$ 時間，因此該建堆積方法的時間複雜度為 $O(n \log n)$ 。

## 8.2.2 &nbsp; 透過走訪堆積化實現

實際上，我們可以實現一種更為高效的建堆積方法，共分為兩步。

1. 將串列所有元素原封不動地新增到堆積中，此時堆積的性質尚未得到滿足。
2. 倒序走訪堆積（層序走訪的倒序），依次對每個非葉節點執行“從頂至底堆積化”。

**每當堆積化一個節點後，以該節點為根節點的子樹就形成一個合法的子堆積**。而由於是倒序走訪，因此堆積是“自下而上”構建的。

之所以選擇倒序走訪，是因為這樣能夠保證當前節點之下的子樹已經是合法的子堆積，這樣堆積化當前節點才是有效的。

值得說明的是，**由於葉節點沒有子節點，因此它們天然就是合法的子堆積，無須堆積化**。如以下程式碼所示，最後一個非葉節點是最後一個節點的父節點，我們從它開始倒序走訪並執行堆積化：

=== "Python"

    ```python title="my_heap.py"
    def __init__(self, nums: list[int]):
        """建構子，根據輸入串列建堆積"""
        # 將串列元素原封不動新增進堆積
        self.max_heap = nums
        # 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        for i in range(self.parent(self.size() - 1), -1, -1):
            self.sift_down(i)
    ```

=== "C++"

    ```cpp title="my_heap.cpp"
    /* 建構子，根據輸入串列建堆積 */
    MaxHeap(vector<int> nums) {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        maxHeap = nums;
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        for (int i = parent(size() - 1); i >= 0; i--) {
            siftDown(i);
        }
    }
    ```

=== "Java"

    ```java title="my_heap.java"
    /* 建構子，根據輸入串列建堆積 */
    MaxHeap(List<Integer> nums) {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        maxHeap = new ArrayList<>(nums);
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        for (int i = parent(size() - 1); i >= 0; i--) {
            siftDown(i);
        }
    }
    ```

=== "C#"

    ```csharp title="my_heap.cs"
    /* 建構子，根據輸入串列建堆積 */
    MaxHeap(IEnumerable<int> nums) {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        maxHeap = new List<int>(nums);
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        var size = Parent(this.Size() - 1);
        for (int i = size; i >= 0; i--) {
            SiftDown(i);
        }
    }
    ```

=== "Go"

    ```go title="my_heap.go"
    /* 建構子，根據切片建堆積 */
    func newMaxHeap(nums []any) *maxHeap {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        h := &maxHeap{data: nums}
        for i := h.parent(len(h.data) - 1); i >= 0; i-- {
            // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
            h.siftDown(i)
        }
        return h
    }
    ```

=== "Swift"

    ```swift title="my_heap.swift"
    /* 建構子，根據輸入串列建堆積 */
    init(nums: [Int]) {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        maxHeap = nums
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        for i in (0 ... parent(i: size() - 1)).reversed() {
            siftDown(i: i)
        }
    }
    ```

=== "JS"

    ```javascript title="my_heap.js"
    /* 建構子，建立空堆積或根據輸入串列建堆積 */
    constructor(nums) {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        this.#maxHeap = nums === undefined ? [] : [...nums];
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        for (let i = this.#parent(this.size() - 1); i >= 0; i--) {
            this.#siftDown(i);
        }
    }
    ```

=== "TS"

    ```typescript title="my_heap.ts"
    /* 建構子，建立空堆積或根據輸入串列建堆積 */
    constructor(nums?: number[]) {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        this.maxHeap = nums === undefined ? [] : [...nums];
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        for (let i = this.parent(this.size() - 1); i >= 0; i--) {
            this.siftDown(i);
        }
    }
    ```

=== "Dart"

    ```dart title="my_heap.dart"
    /* 建構子，根據輸入串列建堆積 */
    MaxHeap(List<int> nums) {
      // 將串列元素原封不動新增進堆積
      _maxHeap = nums;
      // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
      for (int i = _parent(size() - 1); i >= 0; i--) {
        siftDown(i);
      }
    }
    ```

=== "Rust"

    ```rust title="my_heap.rs"
    /* 建構子，根據輸入串列建堆積 */
    fn new(nums: Vec<i32>) -> Self {
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        let mut heap = MaxHeap { max_heap: nums };
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        for i in (0..=Self::parent(heap.size() - 1)).rev() {
            heap.sift_down(i);
        }
        heap
    }
    ```

=== "C"

    ```c title="my_heap.c"
    /* 建構子，根據切片建堆積 */
    MaxHeap *newMaxHeap(int nums[], int size) {
        // 所有元素入堆積
        MaxHeap *maxHeap = (MaxHeap *)malloc(sizeof(MaxHeap));
        maxHeap->size = size;
        memcpy(maxHeap->data, nums, size * sizeof(int));
        for (int i = parent(maxHeap, size - 1); i >= 0; i--) {
            // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
            siftDown(maxHeap, i);
        }
        return maxHeap;
    }
    ```

=== "Kotlin"

    ```kotlin title="my_heap.kt"
    /* 大頂堆積 */
    class MaxHeap(nums: MutableList<Int>?) {
        // 使用串列而非陣列，這樣無須考慮擴容問題
        private val maxHeap = mutableListOf<Int>()

        /* 建構子，根據輸入串列建堆積 */
        init {
            // 將串列元素原封不動新增進堆積
            maxHeap.addAll(nums!!)
            // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
            for (i in parent(size() - 1) downTo 0) {
                siftDown(i)
            }
        }

        /* 獲取左子節點的索引 */
        private fun left(i: Int): Int {
            return 2 * i + 1
        }

        /* 獲取右子節點的索引 */
        private fun right(i: Int): Int {
            return 2 * i + 2
        }

        /* 獲取父節點的索引 */
        private fun parent(i: Int): Int {
            return (i - 1) / 2 // 向下整除
        }

        /* 交換元素 */
        private fun swap(i: Int, j: Int) {
            maxHeap[i] = maxHeap[j].also { maxHeap[j] = maxHeap[i] }
        }

        /* 獲取堆積大小 */
        fun size(): Int {
            return maxHeap.size
        }

        /* 判斷堆積是否為空 */
        fun isEmpty(): Boolean {
            /* 判斷堆積是否為空 */
            return size() == 0
        }

        /* 訪問堆積頂元素 */
        fun peek(): Int {
            return maxHeap[0]
        }

        /* 元素入堆積 */
        fun push(_val: Int) {
            // 新增節點
            maxHeap.add(_val)
            // 從底至頂堆積化
            siftUp(size() - 1)
        }

        /* 從節點 i 開始，從底至頂堆積化 */
        private fun siftUp(it: Int) {
            // Kotlin的函式參數不可變，因此建立臨時變數
            var i = it
            while (true) {
                // 獲取節點 i 的父節點
                val p = parent(i)
                // 當“越過根節點”或“節點無須修復”時，結束堆積化
                if (p < 0 || maxHeap[i] <= maxHeap[p]) break
                // 交換兩節點
                swap(i, p)
                // 迴圈向上堆積化
                i = p
            }
        }

        /* 元素出堆積 */
        fun pop(): Int {
            // 判空處理
            if (isEmpty()) throw IndexOutOfBoundsException()
            // 交換根節點與最右葉節點（交換首元素與尾元素）
            swap(0, size() - 1)
            // 刪除節點
            val _val = maxHeap.removeAt(size() - 1)
            // 從頂至底堆積化
            siftDown(0)
            // 返回堆積頂元素
            return _val
        }

        /* 從節點 i 開始，從頂至底堆積化 */
        private fun siftDown(it: Int) {
            // Kotlin的函式參數不可變，因此建立臨時變數
            var i = it
            while (true) {
                // 判斷節點 i, l, r 中值最大的節點，記為 ma
                val l = left(i)
                val r = right(i)
                var ma = i
                if (l < size() && maxHeap[l] > maxHeap[ma]) ma = l
                if (r < size() && maxHeap[r] > maxHeap[ma]) ma = r
                // 若節點 i 最大或索引 l, r 越界，則無須繼續堆積化，跳出
                if (ma == i) break
                // 交換兩節點
                swap(i, ma)
                // 迴圈向下堆積化
                i = ma
            }
        }

        /* 列印堆積（二元樹） */
        fun print() {
            val queue = PriorityQueue { a: Int, b: Int -> b - a }
            queue.addAll(maxHeap)
            printHeap(queue)
        }
    }
    ```

=== "Ruby"

    ```ruby title="my_heap.rb"
    [class]{MaxHeap}-[func]{__init__}
    ```

=== "Zig"

    ```zig title="my_heap.zig"
    // 建構子，根據輸入串列建堆積
    fn init(self: *Self, allocator: std.mem.Allocator, nums: []const T) !void {
        if (self.max_heap != null) return;
        self.max_heap = std.ArrayList(T).init(allocator);
        // 將串列元素原封不動新增進堆積
        try self.max_heap.?.appendSlice(nums);
        // 堆積化除葉節點以外的其他所有節點
        var i: usize = parent(self.size() - 1) + 1;
        while (i > 0) : (i -= 1) {
            try self.siftDown(i - 1);
        }
    }
    ```

??? pythontutor "視覺化執行"

    <div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=class%20MaxHeap%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A4%A7%E9%A0%82%E5%A0%86%E7%A9%8D%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20def%20__init__%28self%2C%20nums%3A%20list%5Bint%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E5%BB%BA%E6%A7%8B%E5%AD%90%EF%BC%8C%E6%A0%B9%E6%93%9A%E8%BC%B8%E5%85%A5%E4%B8%B2%E5%88%97%E5%BB%BA%E5%A0%86%E7%A9%8D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%87%E4%B8%B2%E5%88%97%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%8E%9F%E5%B0%81%E4%B8%8D%E5%8B%95%E6%96%B0%E5%A2%9E%E9%80%B2%E5%A0%86%E7%A9%8D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%20%3D%20nums%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%E9%99%A4%E8%91%89%E7%AF%80%E9%BB%9E%E4%BB%A5%E5%A4%96%E7%9A%84%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%89%80%E6%9C%89%E7%AF%80%E9%BB%9E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28self.parent%28self.size%28%29%20-%201%29%2C%20-1%2C%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.sift_down%28i%29%0A%0A%20%20%20%20def%20left%28self%2C%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E5%B7%A6%E5%AD%90%E7%AF%80%E9%BB%9E%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20%2A%20i%20%2B%201%0A%0A%20%20%20%20def%20right%28self%2C%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E5%8F%B3%E5%AD%90%E7%AF%80%E9%BB%9E%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20%2A%20i%20%2B%202%0A%0A%20%20%20%20def%20parent%28self%2C%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E7%88%B6%E7%AF%80%E9%BB%9E%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%28i%20-%201%29%20//%202%20%20%23%20%E5%90%91%E4%B8%8B%E6%95%B4%E9%99%A4%0A%0A%20%20%20%20def%20swap%28self%2C%20i%3A%20int%2C%20j%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E4%BA%A4%E6%8F%9B%E5%85%83%E7%B4%A0%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%5Bi%5D%2C%20self.max_heap%5Bj%5D%20%3D%20self.max_heap%5Bj%5D%2C%20self.max_heap%5Bi%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20size%28self%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%A4%A7%E5%B0%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20len%28self.max_heap%29%0A%0A%20%20%20%20def%20sift_down%28self%2C%20i%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E5%BE%9E%E7%AF%80%E9%BB%9E%20i%20%E9%96%8B%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E5%BE%9E%E9%A0%82%E8%87%B3%E5%BA%95%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20while%20True%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%88%A4%E6%96%B7%E7%AF%80%E9%BB%9E%20i%2C%20l%2C%20r%20%E4%B8%AD%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E7%AF%80%E9%BB%9E%EF%BC%8C%E8%A8%98%E7%82%BA%20ma%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20l%2C%20r%2C%20ma%20%3D%20self.left%28i%29%2C%20self.right%28i%29%2C%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20l%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Bl%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20l%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20r%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Br%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20r%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E7%AF%80%E9%BB%9E%20i%20%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%88%96%E7%B4%A2%E5%BC%95%20l%2C%20r%20%E8%B6%8A%E7%95%8C%EF%BC%8C%E5%89%87%E7%84%A1%E9%A0%88%E7%B9%BC%E7%BA%8C%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%EF%BC%8C%E8%B7%B3%E5%87%BA%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20ma%20%3D%3D%20i%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8F%9B%E5%85%A9%E7%AF%80%E9%BB%9E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.swap%28i%2C%20ma%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%BF%B4%E5%9C%88%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20ma%0A%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A
    <div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=class%20MaxHeap%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%A4%A7%E9%A0%82%E5%A0%86%E7%A9%8D%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20def%20__init__%28self%2C%20nums%3A%20list%5Bint%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E5%BB%BA%E6%A7%8B%E5%AD%90%EF%BC%8C%E6%A0%B9%E6%93%9A%E8%BC%B8%E5%85%A5%E4%B8%B2%E5%88%97%E5%BB%BA%E5%A0%86%E7%A9%8D%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%87%E4%B8%B2%E5%88%97%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%8E%9F%E5%B0%81%E4%B8%8D%E5%8B%95%E6%96%B0%E5%A2%9E%E9%80%B2%E5%A0%86%E7%A9%8D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%20%3D%20nums%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%E9%99%A4%E8%91%89%E7%AF%80%E9%BB%9E%E4%BB%A5%E5%A4%96%E7%9A%84%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%89%80%E6%9C%89%E7%AF%80%E9%BB%9E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28self.parent%28self.size%28%29%20-%201%29%2C%20-1%2C%20-1%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.sift_down%28i%29%0A%0A%20%20%20%20def%20left%28self%2C%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E5%B7%A6%E5%AD%90%E7%AF%80%E9%BB%9E%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20%2A%20i%20%2B%201%0A%0A%20%20%20%20def%20right%28self%2C%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E5%8F%B3%E5%AD%90%E7%AF%80%E9%BB%9E%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%202%20%2A%20i%20%2B%202%0A%0A%20%20%20%20def%20parent%28self%2C%20i%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E7%88%B6%E7%AF%80%E9%BB%9E%E7%9A%84%E7%B4%A2%E5%BC%95%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%28i%20-%201%29%20//%202%20%20%23%20%E5%90%91%E4%B8%8B%E6%95%B4%E9%99%A4%0A%0A%20%20%20%20def%20swap%28self%2C%20i%3A%20int%2C%20j%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E4%BA%A4%E6%8F%9B%E5%85%83%E7%B4%A0%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.max_heap%5Bi%5D%2C%20self.max_heap%5Bj%5D%20%3D%20self.max_heap%5Bj%5D%2C%20self.max_heap%5Bi%5D%0A%0A%20%20%20%20def%20size%28self%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E7%8D%B2%E5%8F%96%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%A4%A7%E5%B0%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20len%28self.max_heap%29%0A%0A%20%20%20%20def%20sift_down%28self%2C%20i%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%E5%BE%9E%E7%AF%80%E9%BB%9E%20i%20%E9%96%8B%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E5%BE%9E%E9%A0%82%E8%87%B3%E5%BA%95%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20while%20True%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%88%A4%E6%96%B7%E7%AF%80%E9%BB%9E%20i%2C%20l%2C%20r%20%E4%B8%AD%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%E7%AF%80%E9%BB%9E%EF%BC%8C%E8%A8%98%E7%82%BA%20ma%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20l%2C%20r%2C%20ma%20%3D%20self.left%28i%29%2C%20self.right%28i%29%2C%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20l%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Bl%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20l%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20r%20%3C%20self.size%28%29%20and%20self.max_heap%5Br%5D%20%3E%20self.max_heap%5Bma%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ma%20%3D%20r%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E7%AF%80%E9%BB%9E%20i%20%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%88%96%E7%B4%A2%E5%BC%95%20l%2C%20r%20%E8%B6%8A%E7%95%8C%EF%BC%8C%E5%89%87%E7%84%A1%E9%A0%88%E7%B9%BC%E7%BA%8C%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%EF%BC%8C%E8%B7%B3%E5%87%BA%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20ma%20%3D%3D%20i%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BA%A4%E6%8F%9B%E5%85%A9%E7%AF%80%E9%BB%9E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.swap%28i%2C%20ma%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%BF%B4%E5%9C%88%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%A0%86%E7%A9%8D%E5%8C%96%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20ma%0A%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E5%A4%A7%E9%A0%82%E5%A0%86%E

## 8.2.3 &nbsp; 複雜度分析

下面，我們來嘗試推算第二種建堆積方法的時間複雜度。

- 假設完全二元樹的節點數量為 $n$ ，則葉節點數量為 $(n + 1) / 2$ ，其中 $/$ 為向下整除。因此需要堆積化的節點數量為 $(n - 1) / 2$ 。
- 在從頂至底堆積化的過程中，每個節點最多堆積化到葉節點，因此最大迭代次數為二元樹高度 $\log n$ 。

將上述兩者相乘，可得到建堆積過程的時間複雜度為 $O(n \log n)$ 。**但這個估算結果並不準確，因為我們沒有考慮到二元樹底層節點數量遠多於頂層節點的性質**。

接下來我們來進行更為準確的計算。為了降低計算難度，假設給定一個節點數量為 $n$ 、高度為 $h$ 的“完美二元樹”，該假設不會影響計算結果的正確性。

![完美二元樹的各層節點數量](build_heap.assets/heapify_operations_count.png){ class="animation-figure" }

<p align="center"> 圖 8-5 &nbsp; 完美二元樹的各層節點數量 </p>

如圖 8-5 所示，節點“從頂至底堆積化”的最大迭代次數等於該節點到葉節點的距離，而該距離正是“節點高度”。因此，我們可以對各層的“節點數量 $\times$ 節點高度”求和，**得到所有節點的堆積化迭代次數的總和**。

$$
T(h) = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \dots + 2^{(h-1)}\times1
$$

化簡上式需要藉助中學的數列知識，先將 $T(h)$ 乘以 $2$ ，得到：

$$
\begin{aligned}
T(h) & = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \dots + 2^{h-1}\times1 \newline
2 T(h) & = 2^1h + 2^2(h-1) + 2^3(h-2) + \dots + 2^{h}\times1 \newline
\end{aligned}
$$

使用錯位相減法，用下式 $2 T(h)$ 減去上式 $T(h)$ ，可得：

$$
2T(h) - T(h) = T(h) = -2^0h + 2^1 + 2^2 + \dots + 2^{h-1} + 2^h
$$

觀察上式，發現 $T(h)$ 是一個等比數列，可直接使用求和公式，得到時間複雜度為：

$$
\begin{aligned}
T(h) & = 2 \frac{1 - 2^h}{1 - 2} - h \newline
& = 2^{h+1} - h - 2 \newline
& = O(2^h)
\end{aligned}
$$

進一步，高度為 $h$ 的完美二元樹的節點數量為 $n = 2^{h+1} - 1$ ，易得複雜度為 $O(2^h) = O(n)$ 。以上推算表明，**輸入串列並建堆積的時間複雜度為 $O(n)$ ，非常高效**。