如何求时间复杂度 优先队列时间复杂度不是nlgn吗，插入跟删除都得用堆排序堆排序不就是nlgn吗？
优先队列时间复杂度不是nlgn吗，插入跟删除都得用堆排序堆排序不就是nlgn吗？
关于队列和时间复杂度的问题？
a
1 O（1），因为只需删除头节点的下一个节点
2。加入队列：O（n），若要在队列末尾插入新节点，必须先遍历队列找到队列的结尾，然后再插入
b）如果只有头指针，不包括头节点
1。退出队列：O（n），要删除头节点，在更新头指针之前必须遍历队列找到队列的结尾（因为循环单链，如果它只是普通单链，那么这个操作是O（1））。Join:O（n），如果只有尾部指针
1，则与（A.2
C）相同。退出：O（1），只需删除尾指针的下一个节点（无头节点）或下一个节点（有头节点）
2。Join:O（1）我们可以将Dijkstra算法的运行时间表示为边数m和顶点数n的函数。Dijkstra算法最简单的实现方法是使用链表或数组来存储所有顶点的集合Q，因此在Q中提取min（Q）的操作只需要线性地搜索Q中的所有元素。因此算法的运行时间为O（N2）。对于边数小于N2的稀疏图，可以利用邻接表更有效地实现Dijkstra算法。同时，我们需要使用二进制堆或Fibonacci堆作为优先级队列来寻找最小顶点（extract min）。当使用二进制堆时，算法所需的时间是O（（mn）logn）。Fibonacci堆可以稍微提高算法的性能，使算法的运行时间达到o（mnlogn）。在Dijkstra算法的基础上进行一些修改，可以扩展Dijkstra算法的功能。例如，有时我们想在寻找最短路径的基础上列出一些子短路径。为了解决这个问题，我们可以先在原图上计算最短路径，然后从图中删除路径的一条边，然后在剩余的子图中重新计算最短路径。对于原始最短路径的每一条边，删除边后可以找到子图的最短路径。这些路径是排序后原图的一系列次最短路径。OSPF算法是Dijkstra算法在网络路由中的一种实现。与Dijkstra算法不同的是，Bellman-Ford算法可用于支出为负的Fabian图，只要不存在总支出为负且可从源s到达的循环（如果存在这样的循环，则不存在最短路径，因为总支出可以通过沿循环多次而无限减少）。与最短路径问题相关的一个问题是旅行商问题，它要求找到一条经过所有顶点一次并最终返回到源点的最短路径。这个问题是NP困难的；换句话说，与最短路径问题不同，旅行商问题不可能有多项式时间算法。如果已知信息可用于估计从某一点到目标点的距离，则可使用*算法来缩小最短路径的搜索范围。
如何求时间复杂度 判断队列为空的时间复杂度 bm算法时间复杂度
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