设置时间和速度的复杂性答案

【问题标题】：Set time and speed complexity设置时间和速度的复杂性
【发布时间】：2011-07-09 12:47:37
【问题描述】：

我正在复习算法和数据结构，并有一些问题和陈述希望您检查。

ArrayList - O(1) (size, get, set, ...), O(n) - 添加操作。
LinkedList - 所有操作O(1) （包括 add() ），但检索第 n 个元素除外，即 O(n)。我假设 size() 操作也在 O(1) 中运行，对吧？

TreeSet - 所有操作 O(lg(N))。 size() 操作需要 O(lg(n))，对吧？

HashSet - 如果应用适当的哈希函数，所有操作 O(1)。
HashMap - 所有操作 O(1)，类似于 HashSet。

非常欢迎任何进一步的解释。提前谢谢你。

【问题讨论】：

如果你有这么神奇的HashSet，为什么还需要ArrayList？
@Stas：因为 List 和 Set 不是一回事，也因为常数因素仍然可以有很大的不同......
@Stas：该命令仅让您了解操作的扩展方式。它不会告诉你因素，例如HashSet 可以比 ArrayList 慢很多倍，并且没有 get()/set() 方法。
@Peter Lawrey, @Jon Skeet 你是对的。这就是为什么我认为这种同情具有误导性。
@Stas：如果您不了解大 O 表示法，它们只会产生误导。我没有看到这里有人被误导或混淆的证据。

【解决方案1】：

ArrayList.add() 摊销 O(1)。如果该操作不需要调整大小，则为 O(1)。如果它确实需要调整大小，则为 O(n)，但随后会增加大小，以便在一段时间内不会发生下一次调整大小。

来自Javadoc：

加法运算在摊销常数时间内运行，即添加 n 个元素需要 O(n) 时间。所有其他操作都以线性时间运行（粗略地说）。与 LinkedList 实现相比，常数因子较低。

就性能分析而言，该文档通常非常适合 Java 集合。

散列算法的 O(1) 不仅仅是应用“正确”散列函数的问题 - 即使使用非常好的散列函数，您仍然可能碰巧遇到散列冲突。通常复杂度是O(1)，但如果所有哈希碰巧发生碰撞，它当然可以是O(n)。

（此外，将散列的成本计算为 O(1) - 实际上，例如，如果您正在对字符串进行散列，则每次调用 hashCode 的字符串长度可能为 O(k)。）

【讨论】：

+1：同样，LinkedList 是 O(1)，只要它不触发 GC，它更有可能这样做。 ;)
@Suraj: GC = "垃圾收集" (?)
@Suraj，LinkedList.add() 总是创建一个对象，它比 ArrayList 消耗更多的内存。因此，虽然在纸面上 ArrayList 会有 LinkedList 没有的延迟，但它不太可能触发一些最长的延迟。
@peter，我不会说它本身会导致 GC，直到你真正在你的 jvm 中创建一个数据库，但你仍然有一个观点
关于HashSet 和HashMap.add 的另一点：它们的复杂性也受散列函数的影响（可能是O(k)，其中k 是字符串长度）。

【解决方案2】：

访问以下链接。它将帮助您消除疑虑。

【讨论】：