我需要一个可以插入元素并尽快排序的数据结构。我将插入比排序更多。删除不是一个问题，而是空间。我的具体实现还会在一个数组中存储节点，因此查找将是O（1），即你不必担心它。
答案 0 :(得分：6)
只需使用其中一个self-balanced binary search trees，例如红黑树。
答案 1 :(得分：6)
如果您要插入 lot 而不是排序，那么最好使用未排序的列表/向量，并在需要排序时快速排序。这样可以非常快速地插入。一个 1 缺点是排序是一个相对冗长的操作，因为它没有在许多插入上分摊。如果你依赖相对恒定的时间，这可能是坏事。
1 想想看，还有第二个缺点。如果您低估了排序频率，这可能很快就会比树或排序列表慢一些。例如，如果你在每个插入后排序，那么insert + quicksort循环将是一个坏主意。
答案 2 :(得分：1)
如果你可以在每种排序之前做很多插入，那么显然你应该只是追加这些项目，并在你需要的时候进行排序。我最喜欢的是合并排序。即O（N * Log（N）），表现良好，存储操作最少（new，malloc，树平衡等）
但是，如果集合中的值是整数且相当密集，则可以使用O（N）排序，其中您只需将每个值用作足够大的数组的索引，并在此处设置布尔值TRUE指数。然后你只扫描整个数组并收集真正的索引。
您说您将项目存储在查找为O（1）的数组中。除非您使用哈希表，否则表明您的项目可能是密集整数，因此我不确定您是否 有问题。
无论如何，内存分配/删除都很昂贵，如果可以的话，你应该通过预先分配或汇集来避免它。
答案 3 :(得分：1)
使用任何平衡二叉树，如AVL树。它应该为你正在寻找的两个操作提供O（lg N）的时间复杂度。
答案 4 :(得分：0)
我使用Skip List
为这种任务获得了一些很好的经验至少在我的情况下，与首先将所有内容添加到列表然后在最后对其进行排序相比，它快了大约5倍。
答案 5 :(得分：0)
如果您不需要随机访问阵列，则可以使用Heap。
最差和平均时间复杂度：
可以重新配置为最小值而不是最大值。通过重复删除最大/最小值，您将获得O（N log N）中的排序列表。