朋友们好，欢迎来到本期博文 ！本期，接着讲解 堆之构建 ！ 上一期，末尾之处 ！对“完美特性”的证明推导，还留有一处 ！下面，仍然用假设法，进行推演 ！！ 请看下面图解过程
朋友们好，欢迎来到本期博文 ！本期，接着讲解 堆之构建 ！
上一期，末尾之处 ！对“完美特性”的证明推导，还留有一处 ！下面，仍然用假设法，进行推演 ！！
请看下面图解过程 ：>
由上图，可以得知，排降序，建立大堆。其弊端在于，将程序遍历的时间复杂度提升到了 O（N * logN）
当最大的数值找到后，每寻找一次 次大的数值，需要一遍又一遍进行建堆操作 ！！这样做，显然会使得效率不高，而且时间会不断累积，成本太高了 ！
举个例子，在十亿数字之中，寻找出相对大小为前100位次的数，所耗费的时间成本难以估量 ！！
出于社会成本的考量，现实世界中，不会采用 排降序，建立大堆 的操作 ！！
明明可以用时间复杂度 O（N）遍历一次找到一个目标数值，根本无须重复建立堆区 ！
而直接采用，排降序，建立小堆区 即可 ！！
以上，二叉树遍历，排升序，排降序，该如何选用不同堆区，又能总结出怎样的优缺点？现已完成推导完成 ！！
为了方便老友们，更好地阅读与复习本章节模块，特此 再附上 “完美特性” 的样板图：>
1.反证法，推演 ---> 排升序，建立小堆
2.反证法，推演 ---> 排降序，建立大堆
以上就是“完美特性”的补充说明了 ！
好了，各位老友！！下面转战 二叉树 --->堆之构建 -->时间复杂度 O（N * logN）证明推导过程 ！
其实，先说个题外话，本次时间复杂度的证明，说难不难，说简单不简单 ！！
这句话的隐含意思是，本次推导过程，用到了高二数学的知识点，相必大家没忘记 数列综合运用那一块的知识吧