【发布时间】：2018-02-13 02:17:17
【问题描述】：
这个问题可能看起来有点迂腐，但我一直在尝试更深入地研究摊销分析，并且对于为什么插入哈希表是 O(1) 摊销有点困惑。（注意：我不是在谈论表加倍，我明白）
使用此定义，“摊销分析给出了最坏情况下每个操作的平均性能（随着时间的推移）。”似乎 N 次插入哈希表的最坏情况会导致每个操作发生冲突。我相信，当负载平衡保持在低水平时，通用散列保证以 1/m 的速率发生冲突，但是理论上是否仍然有可能为每个插入发生冲突？
从技术上讲，哈希表插入的平均摊销分析似乎是 O(1)。
编辑：您可以假设哈希表使用基本链接，其中元素放置在相应链接列表的末尾。我的问题的真正实质是对概率算法的摊销分析。
编辑 2： 我在快速排序上找到了this 的帖子， “此外，摊销运行时间和预期运行时间之间存在微妙但重要的差异。随机枢轴快速排序需要 O(n log n) 预期运行时间，但其最坏情况下的运行时间为 Θ(n^2)。这意味着快速排序花费 (n^2) 美元的可能性很小，但随着 n 变大，这种情况发生的概率接近于零。”我想这可能回答了我的问题。
【问题讨论】：
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哈希表的实现方式有很多种，实现方式的选择会有所不同。例如，如果哈希桶是（未排序的）链表，那么插入总是 O(1)，假设你从不调整表的大小。
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不同的实现会以不同的方式处理冲突。例如，碰撞可能会进入下一个可用点，或者它可能存储在同一点但通过链表，或类似但通过树。请详细说明如何处理碰撞，以便我们有一个固定的目标进行分析。
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严格来说，根据问题中给出的“摊销”定义，您是绝对正确的。因此，如果哈希算法通过链表处理冲突，则其“摊销”复杂度将为
O(n)。尽管该术语通常与您给出的“平均摊销”的含义一起使用。