Big O中一般Hash表和java的HashMap的区别答案

【问题标题】：Difference between a general Hash table and java's HashMap in Big OBig O中一般Hash表和java的HashMap的区别
【发布时间】：2014-01-06 14:05:43
【问题描述】：

Hash table wiki 条目将其大 O 列为：

搜索：O(n)
插入：O(n)
删除：O(n)

当 java HashMap 与 Big O 一起列出时：

得到：O(1)
把：O(1)
删除：O(1)

有人能解释一下为什么概念和实现之间的大 O 不同吗？我的意思是，如果有一个最坏情况为 O(1) 的实现，那么为什么概念中可能存在 O(n)？

【问题讨论】：

基本上你需要区分“最坏情况”和“平均” - 你为 HashMap 引用的 O(1) 是平均的，而不是最坏的可能。
也许对你感兴趣：stackoverflow.com/questions/1055243/is-a-java-hashmap-really-o1
@JonSkeet 我知道这听起来很愚蠢，但大 O 不是只用来描述最坏的情况吗？
@Songo：理论上是的。在实践中，很多人（包括我自己）对此不太准确。
@JonSkeet 没有。在最严格的理论意义上，大 O 和大 Theta 都描述了函数的界限，区别在于上（大 O）和紧（大 Theta ) 界限。最坏/平均/最佳情况与界限的类型正交，它描述了您界限的什么：您可以界定最坏情况输入所用的时间，或平均输入所用的时间。我在这里使用时间作为示例函数，但当然也可以使用其他指标：占用的空间、执行某些操作的频率、树的高度、图中的链接数、缓存数未命中等。

标签： java algorithm data-structures hashmap big-o

【解决方案1】：

最坏的情况是 O(n)，因为您放入 HashMap 的每个条目都有可能产生相同的哈希值（比如说 10）。这会为每个条目产生冲突，因为每个条目都放在 HashMap[10] 中。根据实施的冲突解决策略，HashMap 要么在索引 10 处创建一个列表，要么将条目移动到下一个索引。

但是当再次访问该条目时，哈希值用于获取HashMap的初始索引。由于在每种情况下都是 10，因此 HashMap 必须解决这个问题。

【讨论】：

【解决方案2】：

因为最坏情况和平均情况之间存在差异，甚至维基百科列出了平均情况的 O(1) 复杂度。 Java 的 HashMap 与维基百科的 Hash 表完全相同。所以这只是一个文档问题。

基本上，哈希表从您要存储的对象中计算出一个数值。该数值大致用作访问将对象存储到的位置的索引（导致 O(1) 复杂度）。但是，有时某些对象可能会导致相同的数值。在这种情况下，这些对象将存储在一个列表中，该列表存储在哈希图中的相应位置，因此最坏情况下的复杂度为 O(n)。

【讨论】：

好几个博客（example1、example2）提到它有 Big-O(1)，不应该用 Big-Theta(1) 来表示平均情况吗？跨度>

【解决方案3】：

我不确定您在哪里找到了所报告的 java HashMap 复杂性，但它列出了平均情况，这与您链接的页面上的维基百科状态相匹配。

【讨论】：

好几个博客（example1、example2）提到它有 Big-O(1)，不应该用 Big-Theta(1) 来表示平均情况吗？跨度>