Add time complexity in stack, queue, deque. Update heap.

codes/java/chapter_heap/heap.java

@@ -12,28 +12,26 @@ import java.util.*;
 
 public class heap {
     public static void testPush(Queue<Integer> heap, int val) {
-        // 元素入堆
-        heap.add(val);
-
+        heap.add(val); // 元素入堆
         System.out.format("\n添加元素 %d 后\n", val);
         PrintUtil.printHeap(heap);
     }
 
     public static void testPoll(Queue<Integer> heap) {
-        // 元素出堆
-        int val = heap.poll();
-
+        int val = heap.poll(); // 堆顶元素出堆
         System.out.format("\n出堆元素为 %d\n", val);
         PrintUtil.printHeap(heap);
     }
 
     public static void main(String[] args) {
         /* 初始化堆 */
-        // 初始化最小堆
+        // 初始化小顶堆
         Queue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
-        // 初始化最大堆（使用 lambda 表达式修改 Comparator）
+        // 初始化大顶堆（使用 lambda 表达式修改 Comparator 即可）
         Queue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> { return b - a; });
 
+        System.out.println("\n以下测试样例为大顶堆");
+
         /* 元素入堆 */
         testPush(maxHeap, 1);
         testPush(maxHeap, 3);
@@ -45,7 +43,7 @@ public class heap {
         int peek = maxHeap.peek();
         System.out.format("\n堆顶元素为 %d\n", peek);
 
-        /* 元素出堆 */
+        /* 堆顶元素出堆 */
         testPoll(maxHeap);
         testPoll(maxHeap);
 
@@ -56,5 +54,11 @@ public class heap {
         /* 判断堆是否为空 */
         boolean isEmpty = maxHeap.isEmpty();
         System.out.format("\n堆是否为空 %b\n", isEmpty);
+
+        /* 输入列表并建堆 */
+        // 时间复杂度为 O(n) ，而非 O(nlogn)
+        minHeap = new PriorityQueue<>(Arrays.asList(1, 3, 2, 5, 4));
+        System.out.println("\n输入 [1, 3, 2, 5, 4] ，建立小顶堆");
+        PrintUtil.printHeap(minHeap);
     }
 }