堆排的时间复杂度计算有没有详解啊，

一.初始化建堆

初始化建堆只需要对二叉树的非叶子节点调用adjusthead()函数，由下至上，由右至左选取非叶子节点来调用adjusthead()函数。那么倒数第二层的最右边的非叶子节点就是最后一个非叶子结点。
假设高度为k，则从倒数第二层右边的节点开始，这一层的节点都要执行子节点比较然后交换（如果顺序是对的就不用交换）；倒数第三层呢，则会选择其子节点进行比较和交换，如果没交换就可以不用再执行下去了。如果交换了，那么又要选择一支子树进行比较和交换；高层也是这样逐渐递归。
那么总的时间计算为：s = 2^( i - 1 ) * ( k - i )；其中 i 表示第几层，2^( i - 1) 表示该层上有多少个元素，( k - i) 表示子树上要下调比较的次数。 //1.这公式怎么来的啊？
S = 2^(k-2) * 1 + 2^(k-3)2…..+2(k-2)+2^(0)*(k-1) ===> 因为叶子层不用交换，所以i从 k-1 开始到 1；
S = 2^k -k -1；又因为k为完全二叉树的深度，而log(n) =k，把此式带入；
得到：S = n - log(n) -1，所以时间复杂度为：O(n)

二.排序重建堆

在取出堆顶点放到对应位置并把原堆的最后一个节点填充到堆顶点之后，需要对堆进行重建，只需要对堆的顶点调用adjustheap()函数。
每次重建意味着有一个节点出堆，所以需要将堆的容量减一。adjustheap()函数的时间复杂度k=log(n)，k为堆的层数。所以在每次重建时，随着堆的容量的减小，层数会下降，函数时间复杂度会变化。重建堆一共需要n-1次循环，每次循环的比较次数为log(i)，则相加为：log2+log3+…+log(n-1)+log(n)≈log(n!)。可以证明log(n!)和nlog(n)是同阶函数：
∵(n/2)n/2≤n!≤nn,∵(n/2)n/2≤n!≤nn,
∴n/4log(n)=n/2log(n1/2)≤n/2log(n/2)≤log(n!)≤nlog(n)∴n/4log⁡(n)=n/2log⁡(n1/2)≤n/2log⁡(n/2)≤log⁡(n!)≤nlog⁡(n)
所以时间复杂度为O(nlogn)