案例分析题

阅读下列说明和C代码，回答问题1至问题3，将解答写在答题纸的对应栏内。
说明：堆数据结构定义如下。对于n个元素的关键字序列（a1，a2，...，an），当且仅当满足下列关系时称其为堆：在一个堆中，若堆顶元素为最大元素，则称为大顶堆；若堆顶元素为最小元素，则称为小顶堆。堆常用完全二叉树表示，图8.11是一个大顶堆的例子。堆数据结构常用于优先队列中，以维护由一组元素构成的集合。对应于两类堆结构，优先队列也有最大优先队列和最小优先队列，其中最大优先队列采用大顶堆，最小优先队列采用小项堆。以下考虑最大优先队列。假设现已建好大顶堆A，且已经实现了调整堆的函数heapify（A，n，index）。下面将C代码中需要完善的3个函数说明如下。
（1）heapMaximum（A）：返回大顶堆A中的最大元素。
（2）heapExtractMax（A）：去掉并返回大顶堆A的最大元素，将最后一个元素"提前"到堆顶位置，并将剩余元素调整成大顶堆。（
3）maxHeapInsert（A，key）：把元素key插入到大顶堆A的最后位置，再将A调整成大顶堆。优先队列采用顺序存储方式，其存储结构定义如下：C代码：

问题1：根据以上说明和C代码，填充C代码中的空（1）～（5）。问题2：根据以上C代码，函数heapMaximum，heapExtractMax和maxHeapInsert的时间复杂度的紧致上界分别为（6）、（7）和（8）（用O符号表示）。问题3：若将元素10插入到堆A=（15，13，9，5，12，8，7，4，0，6，2，1）中，调用maxHeapInsert函数进行操作，则新插入的元素在堆A中第（9）个位置（从1开始）。