ArrayList 或不同键的映射，更快？答案

【问题标题】：ArrayList or Map of Distinct Keys, Faster?ArrayList 或不同键的映射，更快？
【发布时间】：2016-08-19 07:53:42
【问题描述】：

示例：-

列表 A 包含 N 个对象。
列表 B 包含 M 个对象。

列表 A 中的一个对象将仅匹配列表 B 中的一个对象。匹配条件由我定义，假设它是项目编号、起始日期和区号。如果这些值匹配，那么我会将所有其他值从列表 B 的对象复制到列表 A 的对象。

解决方案：- 有两种解决方案，哪一种更好或更快？

Sol 1:- 只需执行一个 for 循环来匹配列表 A 中的列表 B 的对象。

Sol 2：-
步骤 1：- 从列表 B 创建一个 HashMap 。
步骤 2： - 使用该映射来获取匹配的记录并在列表 A 中设置值。如果我创建一个地图，那么每个对象的键都是不同的。假设如果列表 B 有 1000 个对象，那么如果我想创建 HashMap，就会有 1000 个不同的键。

【问题讨论】：

如果我理解正确的话，对于A的每一个元素，都需要在B中找到匹配的元素。如果B是一个列表，那么每次找都是O(N)，使得整个过程O( N^2)。如果B是一个HashMap，每次find都是O(1)，使得整个过程O(N)。

标签： java arraylist hashmap big-o

【解决方案1】：

您的第二个解决方案更有效。

解决方案 1 需要对 n 对象（列表 A）进行循环，并在 m 对象（列表 B）上进行内部循环。因此这是O(n*m) 或更准确地说是O(n^2)。

解决方案 2 需要设置时间（构建 Map），即 O(m)，然后扫描列表 A（并且在列表 B 中查找零成本，因为 HashMap 查找是 O(1)。因此，这是O(m)+O(n) 相当于 O(n)。这是一个更好的解决方案。

有一种极端情况，m 比n 大很多 - 在这种情况下，设置时间和内存成本可能会很大。

【讨论】：

我们不知道哪个列表更大，所以 O(n*m) 比 O(n^2) 更准确。
@Max 不是数学意义上的。

【解决方案2】：

第一个解决方案的复杂度为 O(N*M)。

秒 O(N) + O(M)，但消耗更多内存。

第二种算法更快。

【讨论】：

【解决方案3】：

让我回顾一下：

A（短？）列表 A
一长串 B
列表 A 有一项可能在某些条件下与 B 中的条目匹配
找到 B 条目后，将 B 中的所有其他条目复制到 A。
问题：B 上的 Map（索引的标准键）有帮助吗？

你可以从 A 中创建一个条件的 HashSet 并遍历 B 直到第一个匹配。

应该没问题，也快。

但是是的，绝对应该使用 Map/Set。也许取决于 N

【讨论】：