Question

根据我的理解，

TreeMap :
1. Insert O( logN )
2. Delete O( logN )
3. Retrieve O( logN )
HashMap :
1. Insert O( 1 ) -> O( N )
2. Delete O( 1 ) -> O( N )
3. Retrieve O( 1 ) -> O( N )

我知道TreeMap使用Red-Black树作为内部数据结构。但是，我不太了解HashMap的内部数据结构。

使用是否实现了HaspMap 哈希表？
如果答案是“是”，那么它是否使用array-base的实现或参考基础的实施？
如果它使用了array-base，那么它是排序还是未排序？

我正在开发一个使用Java来展示HashMap和TreeMap之间所有操作（插入，删除，检索）的运行时复杂性的小项目，但我真的不知道如何将理论公式与实际结果联系起来。运行程序。例如，从运行快速测试： 1.插入10,000个元素 2.删除100个元素 3.检索100个元素

我收到了这个信息：

     HashMap
Create time : 6348015 nano seconds.
Remove time : 98458 nano seconds.
Retrieve Found time : 59762 nano seconds.
Retrieve Not Found time : 39097 nano seconds.
 --- end ---

     TreeMap
Create time : 20518163 nano seconds.
Remove time : 274221 nano seconds.
Retrieve Found time : 112072 nano seconds.
Retrieve Not Found time : 168442 nano seconds.
 --- end ---

我想知道如何在理论时间复杂度（如O（N）或O（logN））中找到这些时间的链接？这个结果让我感到惊讶，因为我一直认为TreeMap会严重打败HashMap。谁能给我一些关于这些事情的简短解释？提前谢谢。

Answer 1

如果您想显示某些操作的复杂性，您不能只使用一个数据点，而是必须显示N更改时的时间变化。

此外，对于较小的数据集，通常具有更好理论复杂度的算法或数据结构的运行时间更短。

要考虑的另一件事是拥有代表性的价值观。例如，如果您将值1, 2, 3, …插入到RB树中，那么这是最糟糕的情况（我认为），因为它必须经常重新平衡。插入随机值可能会产生不同的结果。

Answer 2

我在youtube上看到了通过动画和图表解释不同排序算法的视频。另请注意，Big-Oh是最坏情况运行时间，因此您可能需要对其进行装配，以便在最坏的情况下点击以突出显示差异。

我认为一个简单的图表最好，y轴上的时间和x轴上的元素数量。

JFC的HashMap和TreeMap之间的时间复杂性？

2 个答案: