* Eliminarea unui element in $O(log N)$
* Inserarea unui element in $O(log N)$
* Sortarea elementelor din heap in $O(N log N)$

* Cautarea unui element are complexitatea $O(N)$ dar, de obicei, heap-ul nu este folosit cand astfel de operatii sunt frecvente.

Mentionam ca operatia de cautarea a unui element are complexitatea $O(N)$ dar, de obicei, heap-ul nu este folosit cand acest tip de operatii este frecvent.

Desigur, toate aceste operatii se fac mentinand permanent structura de heap a arborelui, adica respectand modul de repartizare a nodurilor pe nivele si inaltarea elementelor de valoare mai mare. Este de la sine inteles ca datele nu se vor reprezenta in memorie in forma arborescenta, ci in cea vectoriala.

Desigur, toate aceste operatii se fac mentinand permanent structura de heap a arborelui, adica respectand modul de repartizare a nodurilor pe nivele si plasarea mai sus a elementelor de valoare mai mare. Este de la sine inteles ca datele nu se vor reprezenta in memorie in forma arborescenta, ci in cea vectoriala.
 
Precizam de asemenea ca heap-ul poate fi organizat si pe baza operatorului de $≤$. In acest caz, in varful heap-ului vom avea minimul dintre elementele pastrate in heap. In functie de operatorul folosit, putem numi structura de date max-heap sau min-heap. In continuare vom prezenta operatiile intr-un max-heap, adaptarea lor pentru min-heap-uri fiind usoara.

Precizam de asemenea ca heap-ul poate fi organizat pe baza operatorului de $≤$. In acest caz, in varful heap-ului vom avea minimul dintre elementele pastrate in heap. In functie de operatia folosita, putem numi structura de date max-heap sau min-heap. In continuare vom prezenta operatiile intr-un max-heap, adaptarea lor pentru min-heap-uri fiind usoara.

h2(#structura). Structura de heap si metode ajutatoare