python 的 heapq.heapify() 在接近堆的列表上是否更快？

Question

正如标题所说，我想知道 python 的 heapq.heapify() 是否会在接近堆的列表上更快地工作，或者它是否在每个列表上逐个元素地执行整个操作？

我正在讨论使用 heapify() 的频率。

Answer 1

显而易见的答案是肯定的。 如果你提供一个排序数组来heapify它根本不需要执行任何交换。 如果您提供反向排序的数组，它将必须执行最大数量的交换。

也就是说，在将数组传递给heapify之前对其进行预排序没有任何好处，因为总时间（即分析和排列数组，加上heapify时间）将超过heapify完成其工作所需的最长时间，即使是最坏的-案例安排。