假设h1和h2是两个完整的二叉树，它们也是堆。假设h1和h2是最大堆，每个堆的大小都是n。设计并分析一个有效的算法，将h1和h2合并为一个新的最大堆h，大小为2n。
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方法-首先复制两个数组的H1和H2到一个新数组的大小2n…然后应用构建堆操作获得H.…时间复杂度= O（2n）= O（n），但不需要我们应用马克斯HeAPIVE后，建立堆？那么，O（logn）时间在哪呢。
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另一种方法是合并两个最大堆需要O（n+m）时间现在，什么是正确的，为什么没有人关心麦克斯·希帕菲？
最佳答案
MaxHeapify操作需要O（logn）时间。
在编译堆操作中，我们需要调用maxheapify n次。因此，构建堆操作的总复杂性似乎是O（nLogn）。
但这是不对的。实际上，构建堆操作只需要O（N）时间。您可以参考此链接来了解它。
https://www.geeksforgeeks.org/time-complexity-of-building-a-heap/
因此，需要用O（2n）＝o（n）时间复杂度来构建大小为2n的新堆h。
如果考虑大小m和n的两个最大堆，则需要O（m+n）时间复杂度来构建大小为m+n的新堆。
关于algorithm - 合并两个完整的二叉树的最大堆，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50998738/