priority_queue实现哈夫曼树的时间复杂度

根据引用中提到的，优先队列的时间复杂度为O(logn)，其中n为队列中元素的个数。因此，使用priority_queue实现哈夫曼树的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为哈夫曼树中叶子节点的个数。

实现哈夫曼树的步骤如下：
1. 统计每个字符在文本中出现的频率，并将其作为权值构建一个森林，每个节点都是一棵只包含一个字符的树。
2. 从森林中选出两棵根节点权值最小的树，将它们合并成一棵新树，新树的根节点权值为两棵树的根节点权值之和。
3. 将新树插入到森林中，并删除原来的两棵树。
4. 重复步骤2和3，直到森林中只剩下一棵树，即为哈夫曼树。

下面是使用priority_queue实现哈夫曼树的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

struct TreeNode {
    char ch;
    int freq;
    TreeNode *left, *right;
    TreeNode(char c, int f) : ch(c), freq(f), left(NULL), right(NULL) {}
};

struct cmp {
    bool operator() (TreeNode* a, TreeNode* b) {
        return a->freq > b->freq;
    }
};

TreeNode* buildHuffmanTree(string s) {
    int n = s.size();
    vector<int> freq(256, 0);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        freq[s[i]]++;
    }
    priority_queue<TreeNode*, vector<TreeNode*>, cmp> pq;
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        if (freq[i] > 0) {
            pq.push(new TreeNode(i, freq[i]));        }
    }
    while (pq.size() > 1) {
        TreeNode* left = pq.top();
        pq.pop();
        TreeNode* right = pq.top();
        pq.pop();
        TreeNode* parent = new TreeNode('#', left->freq + right->freq);
        parent->left = left;
        parent->right = right;
        pq.push(parent);
    }
    return pq.top();
}

int main() {
    string s = "hello world";
    TreeNode* root = buildHuffmanTree(s);
    // do something with the Huffman tree
    return 0;
}