在信息学奥赛CSP - J的备考冲刺阶段，数据结构的强化是非常关键的一部分，而优先队列就是其中的一个重要知识点。
一、优先队列（堆结构）的实现原理
（一）大根堆
大根堆是一种完全二叉树结构，它的特点是每个节点的值都大于等于其左右孩子节点的值。从数组的角度来看，如果把一个完全二叉树用数组存储，对于节点i（i大于等于1），它的左孩子节点的下标为2 * i，右孩子节点的下标为2 * i + 1。在大根堆中，父节点的值总是最大的。例如，对于数组[9, 7, 8, 5, 6, 4]，以9为根节点，它比它的左孩子7和右孩子8都要大，这样就满足了大根堆的性质。
学习大根堆的构建方法很重要。一种常见的方法是逐个插入元素并调整。当插入一个新元素时，先将它放在数组的末尾，然后和它的父节点比较，如果比父节点大，就交换两者的位置，直到满足大根堆的性质为止。
（二）小根堆
小根堆与大根堆相反，它是每个节点的值都小于等于其左右孩子节点的值。同样以数组存储为例，例如数组[1, 3, 2, 4, 5]就是一个简单的小根堆，根节点1是最小的。构建小根堆的过程和大根堆类似，只不过比较的方向不同，当插入新元素时，如果比父节点小就进行交换操作。
二、优先队列在迪杰斯特拉算法中的应用
迪杰斯特拉算法是用来求解图中单源最短路径的经典算法。在算法执行过程中，优先队列起到了关键的作用。我们将起始节点放入优先队列（这里通常是小根堆，因为我们要找到距离最小的节点）。每次从优先队列中取出距离最小的节点，然后更新它的邻居节点的距离。如果邻居节点的距离被更新了，就把这个邻居节点重新插入优先队列。通过这样的方式，不断扩展搜索范围，直到找到目标节点或者遍历完整个图。
三、元素插入删除的时间复杂度
（一）插入操作
无论是大根堆还是小根堆，插入操作的时间复杂度都是O(log n)。因为插入元素后，最多需要和它的父节点比较并交换log n次（堆的高度）就能满足堆的性质。
（二）删除操作
删除操作通常是指删除堆顶元素。对于大根堆和小根堆来说，这个操作的时间复杂度也是O(log n)。当删除堆顶元素后，将堆的最后一个元素移到堆顶，然后通过不断与孩子节点比较并调整，使堆重新满足堆的性质，这个调整过程最多需要log n次比较和交换。
在备考过程中，对于优先队列这个知识点，要深入理解其原理，多做一些相关的练习题，特别是涉及到迪杰斯特拉算法结合优先队列的题目。通过实际操作和分析代码，能够更好地掌握这个知识点在解题中的应用，从而在CSP - J考试中取得好成绩。
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