平均，btree 或哈希表哪个更快？ [关闭]

Question

我尝试比较 b-tree 和哈希表查找时间复杂度。

B-tree 需要log_b(n) 操作和log_b(n) <= b 如果n <= b^b 所以b = 10 在任何情况下都是10^10，我有10 操作用于查找。 哈希表平均需要1 操作进行查找。但是，如果我有一个 10^10 键并且我的哈希表的大小是 10^10/10 那么它将是 10 在平均情况下进行查找的操作（对于单独的链接），或者不是？

我认为这很理论化。我想知道，在实践中什么更好？为什么？

Answer 1

您无法轻松比较它们，因为它们提供不同的功能。哈希表是键值存储，而树还允许基于顺序（上一个/下一个等）查找。

经验法则：如果您想将它们用于特定任务，只需衡量哪个更好。

注意：这些数字很大，它甚至适合您机器的内存吗？

Answer 2

在实践中什么更好？

视情况而定。

b-tree 总是 O(log n) 性能。

哈希表是 O(1)（比 b-tree 好得多）

1. 为您的数据提供良好的哈希函数。
2. 足够的哈希桶。

如果不满足这些条件，则哈希表将趋向于 O(n)（即比 b-tree 差得多）。

总结：好的散列函数：散列表通常会更好。 b-tree 是一致的，不需要哈希函数。

实际上 n 并不大，即使是通用散列也足以达到足够接近 O(1) 的程度毫无意义的优化。

真正的答案：在您衡量性能并确定数据结构查找时间很重要之前，请将您的优化工作放在您的用户会看到显着差异的地方。