在某些地方我可以对传统数据结构进行Big-O风格分析/比较，例如链表，各种树，哈希等，还有缓存感知数据结构，如Judy树等等？
答案 0 :(得分：2)
实际上，
我会查看here来分析Judy Trees。
如此数据所示，朱迪的 较小的尺寸不会给它一个 超过一个巨大的速度优势 传统的“贸易规模为速度” 数据结构。朱迪收到了 无数的工时发展和 调试20,000行代码;一世 花了一个小时或三个小时写一篇 相当标准的200行哈希表。
如果您的数据是严格顺序的; 你应该使用常规数组。如果 您的数据通常是顺序的，或者 近似顺序的（例如 算术序列步进64）， Judy可能是最好的数据结构 使用。如果你需要保持空间 最小 - 你有很多 关联数组，或者你只是 存储非常小的值，Judy是 可能是个好主意。如果你需要 排序迭代器，与朱迪一起去。 否则，哈希表可能就是这样 有效，可能更快，更多 简单。
答案 1 :(得分：1)
BigO是关于algorhitms comlexity做某项任务的。 每个数据结构都有不同的任务。最重要的是： 排序，查找（按排序结构）并添加元素。
那么你在寻找什么是某些数据结构的某些任务的复杂性。
对于大多数数据类型，最佳排序算法是O（n log（n）），但请记住，某些结构仍然较慢，例如排序链表比数组慢，但两者都有n log（n）复杂性
答案 2 :(得分：0)
阅读Don Knuth撰写的The Art of Computer Programming本书。许多人认为这些是算法信息的最佳来源。
答案 3 :(得分：0)
你看过了：“算法简介”