java中.equals对于2个字符串的时间复杂度是多少？答案

【问题标题】：what is the time complexity of .equals in java for 2 strings?java中.equals对于2个字符串的时间复杂度是多少？
【发布时间】：2013-01-27 21:04:32
【问题描述】：

我想知道 Java 中 .equals 运算符对于两个字符串的时间复杂度（大 O）是多少。

基本上，如果我执行 stringOne.equals(stringTwo)，它的性能如何？

谢谢。

【问题讨论】：

你会怎么想？您认为平等检查是如何实施的？
如果两个Strings都被interned，可以在恒定时间内完成。

标签： java string big-o

【解决方案1】：

这里的其他答案过于简单了。

一般来说，证明两个不同的字符串相等是O(n)，因为您可能必须比较每个字符。

但这只是最坏的情况：有许多捷径意味着equals() 方法在平均/典型情况下的表现要好得多：

如果字符串相同，则为 O(1)：它们是同一个对象，因此根据定义相等，因此结果为真
O(1) 如果您能够检查预先计算的哈希码，这可以证明两个字符串不相等（显然，它不能帮助证明两个字符串相等，因为很多字符串哈希到相同的哈希码）。
如果字符串的长度不同，则为O(1)（它们不可能相等，因此结果为假）
您只需要检测一个不同的字符即可证明字符串不相等。所以对于随机分布的字符串，比较两个字符串实际上是平均O(1) 时间。如果您的字符串不是完全随机的，则结果可能介于 O(1) 和 O(n) 之间，具体取决于数据分布。

如您所见，确切的性能取决于数据的分布。

除此之外：这是依赖于实现，因此确切的性能特征将取决于所使用的 Java 版本。但是，据我所知，当前所有主要的 Java 实现都进行了上面列出的优化，因此您可以期望 equals() 在字符串上的性能非常快。

最后一个技巧：如果您使用 String interning，那么所有相等的 String 都将映射到同一个对象实例。然后，您可以使用极快的== 检查对象身份来代替equals()，保证为O(1)。这种方法有缺点（您可能需要实习很多字符串，这会导致内存问题，并且您需要严格记住要实习您计划与此方案一起使用的任何字符串），但在某些情况下它非常有用。

【讨论】：

实习的另一个缺点是您必须记住来实习每个要比较的字符串。如果使用== 比较一个非内部字符串，那么您的代码可能会中断。这会使您的应用程序变得脆弱。
您还可以提及依赖于 String 对象（特定于实现的）哈希码缓存的（假设的）优化。
哈希冲突调用。 > 如果您能够检查预先计算的哈希码，则为 O(1)，这可以证明两个字符串不相等（显然，它无法帮助证明两个字符串相等，因为许多字符串哈希到相同的哈希码）。
见鬼，如果应用程序的唯一目标是比较明确定义的字符串池，那么实习可能是一笔大买卖。也许我应该习惯在使用通用算法之前检查我的目标两次。
我不认为这是正确的。与 sgupta 相同的原因。

【解决方案2】：

最坏的情况是 O(n)，除非两个字符串是同一个对象，在这种情况下是 O(1)。

（虽然这里的n指的是从第一个字符开始的两个字符串中匹配的字符数，而不是字符串的总长度）。

【讨论】：

没错，我忘记了对象身份。
OpenJDK 在比较字符之前至少会检查Strings 的长度是否相同。
这个答案是误导。缩放问题中的常规 N 是数据结构的长度/大小 ...

【解决方案3】：

为了增加出色的答案，我们可以查看代码：

public boolean equals(Object anObject) {
    if (this == anObject) { // O(1)
        return true;
    }
    if (anObject instanceof String) //O(1)  {
        String anotherString = (String)anObject;
        int n = value.length;
        if (n == anotherString.value.length) { // O(1)
            char v1[] = value;
            char v2[] = anotherString.value;
            int i = 0;
            while (n-- != 0) {  // O(n)
                if (v1[i] != v2[i]) //O(1)
                    return false;
                i++;
            }
            return true;
        }
    }
    return false;
}

最佳情况：O(1)

最坏情况：O(n)

【讨论】：