【发布时间】：2017-05-24 22:51:21
【问题描述】：
我正在处理区间为 [0, m] 的一组 n 个整数，我需要以下操作：
- 找到
- 移除
- 插入
- 枚举（获取所有条目）
- 清除（删除所有条目）
目前我正在为此使用二叉树/堆，但想知道是否有更有效的数据结构。 我可以使用未初始化的 RAM，据我所见，查找/删除/插入需要 O(1)，枚举/清除需要 O(n)，同时需要 O(m) 空间。 （例如见https://research.swtch.com/sparse）
是否有任何数据结构需要小于 O(m) 的空间，同时仍然保持（摊销）最坏情况复杂性 O(1) 用于查找/删除/插入和 O(n) 用于枚举/清除？
请注意：摊销如下：“给定 n 个操作，我们总共有恒定 * n 个操作，因此摊销的最坏情况是 O(1)”。不像：“给定这个概率分布和假设 X、Y、Z，平均最坏情况很可能在 O(1) 中。” 所以我不是在寻找“可能大部分时间”在 O(1) 中工作的基于哈希表的解决方案。
【问题讨论】：
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看en.wikipedia.org/wiki/Y-fast_trie（虽然它可能使用哈希表）
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Y-fast 尝试不需要哈希表，但是 find/remove/insert 的成本是 Θ(sqrt(log m))，它是超常数。
标签： search data-structures collections set