调整地图大小的成本是多少？答案

【问题标题】：What is the cost of resizing a map?调整地图大小的成本是多少？
【发布时间】：2023-03-07 09:08:01
【问题描述】：

如果我们考虑动态数组，尽管调整大小的成本，推送元素的成本平均是恒定的： https://en.wikipedia.org/wiki/Amortized_analysis#Dynamic_Array

我们是否可以对具有以下假设的调整大小的哈希图说同样的话：

哈希函数需要固定时间（例如返回内存地址）
哈希值随机排列
Hashmap 是通过简单的单独链接（N 个链表的数组）实现的

我想知道使用固定大小的哈希图是否可以平均带来显着的性能优势

【问题讨论】：

标签： data-structures hashmap

【解决方案1】：

是的，重新分配和重建哈希映射的摊销成本在每次插入时是恒定的，只要您在重新分配时总是以某个因子增长它。

原因与 ArrayList 几乎相同——随着 HashMap 的增长，每个元素将（重新）插入（重新）插入的映射数量是恒定的。

【讨论】：

我认为你是对的，但仍然不相信，重新插入每个元素的映射数量肯定会很小，但重新插入的成本比向量高，我们需要迭代以前的数组，去通过链表，并遍历目标数组中的目标链表以重新插入。所以在我看来，另一张地图中的重新插入成本是二次的，所以不确定它是否平均恒定。
您实际上不必遍历目标列表，因为您知道原始地图中的所有元素都是唯一的。不过，我并不是想说服你。我试图帮助你自己弄清楚。您应该编写一些伪代码来将地图复制到两倍大小的地图中。鉴于两个地图的大小与地图中的元素数量成正比，您应该得到该操作的 O(N)。

【解决方案2】：

这实际上取决于您的数据，以及您的散列函数是否平等地传播值。当散列函数为许多值返回相同的键时，就会出现问题，然后您会得到一个非常长的LinkedList，并且查找时间开始从O(1) 越来越多地向O(n) 变化。有一个通用的规则，说load factor 应该大约是0.75。这意味着您应该在达到75% 容量后开始调整HashMap 的大小，以将性能保持在O(1) 左右。更多信息请查看here。

【讨论】：

好的，但是数字 0.75 是从哪里来的？也没有给出插入操作的平均复杂度，只是插入操作触发resize会比较慢。