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 <h2 id="823">8.2.3. &nbsp; 复杂度分析<a class="headerlink" href="#823" title="Permanent link">&para;</a></h2>
 <p>为什么第二种建堆方法的时间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ？我们来展开推算一下。</p>
 <ul>
-<li>完全二叉树中，设节点总数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，则叶节点数量为 <span class="arithmatex">\((n + 1) / 2\)</span> ，其中 <span class="arithmatex">\(/\)</span> 为向下整除。因此，在排除叶节点后，需要堆化的节点数量为 <span class="arithmatex">\((n - 1)/2\)</span> ，复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ；</li>
-<li>在从顶至底堆化的过程中，每个节点最多堆化到叶节点，因此最大迭代次数为二叉树高度 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ；</li>
+<li>完全二叉树中，设节点总数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，则叶节点数量为 <span class="arithmatex">\((n + 1) / 2\)</span> ，其中 <span class="arithmatex">\(/\)</span> 为向下整除。因此，在排除叶节点后，需要堆化的节点数量为 <span class="arithmatex">\((n - 1)/2\)</span> ，复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。</li>
+<li>在从顶至底堆化的过程中，每个节点最多堆化到叶节点，因此最大迭代次数为二叉树高度 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 。</li>
 </ul>
 <p>将上述两者相乘，可得到建堆过程的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 。<strong>然而，这个估算结果并不准确，因为我们没有考虑到二叉树底层节点数量远多于顶层节点的特性</strong>。</p>
 <p>接下来我们来进行更为详细的计算。为了减小计算难度，我们假设树是一个“完美二叉树”，该假设不会影响计算结果的正确性。设二叉树（即堆）节点数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，树高度为 <span class="arithmatex">\(h\)</span> 。上文提到，<strong>节点堆化最大迭代次数等于该节点到叶节点的距离，而该距离正是“节点高度”</strong>。</p>