为什么最好将hashset转换为treeset然后直接使用treeset

Question

在包括太阳网站在内的网络的许多地方，出现以下句子：

  

通常会更快地执行操作   在hashSet然后转换   hashset至treeset。

好吧，我有点困惑，这是正确的，hashset中的添加元素是o(1)，而在treeset（黑色和红色树）中添加对象是{{1但是当我将hashset转换为treeset时，我需要对o(logn)的数据进行排序，那么为什么使用o(nlogn)然后将其转换为hashset会更快？我知道如果你预先形成删除或现有元素，所以哈希和树之间存在差异，但我不认为这是太阳所指的因素（至少我希望如此，因为它看起来像一个非常小的东西）另一件事是treeset方法可能不太好，然后向哈希添加元素将不是hashcode或o(1)方法可能很复杂。所以一般我不明白这句话。有谁可以帮助我？

Answer 1

这取决于在将元素复制到排序树结构之前，哈希表中发生了多少操作。如果您所做的只是向哈希表中插入n个不同的元素，那么不会，这样做会更快，然后将它们复制到树中：）

可以通过以下任一方式将散列的项目集转换为已排序的树：使用常规排序，然后从中构建树，或者将项目一次插入树中。前者意味着额外的复制/遍历;后者意味着维护平衡树的额外开销（尽管如果你迭代一个哈希表，你会得到有效随机顺序的项目，这意味着你可以避免大多数重新平衡）。

对于支持得很好的操作（插入/修改/删除），哈希表通常比搜索树更快，但在实际测量整个应用程序的性能并且可以预期之前，它绝对不值得做Sun推荐的事情。从可能略有改善的整体加速中获得宝贵的价值。

当密钥比较昂贵时（如字符串），哈希表确实比排序树具有更大的优势，因为对于大型集合，与搜索树深度相比，哈希冲突的项目更少，并且因为它可以缓存已经在集合中的键的哈希码，跳过除了匹配结果之外的所有（可能）的昂贵比较。