Hash table wiki条目将Big O列为：
搜索：O（n）
插入：O（n）
删除：O（n）
当一个java HashMap与Big O列为：
得到：O（1）
放：O（1）
删除：O（1）
有人可以解释为什么Big O在概念和实现之间存在差异？我的意思是如果有一个O（1）的最坏情况的实现，那么为什么概念中存在O（n）的可能性？
答案 0 :(得分：1)
最坏的情况是O（n），因为您放入HashMap的每个条目都可能产生相同的哈希值（比方说10）。这会为每个条目产生冲突，因为每个条目都放在HashMap [10]中。根据实现的冲突解决策略，HashMap要么在索引10处创建一个列表，要么将该条目移动到下一个索引。
然而，当应该再次访问该条目时，哈希值用于获取HashMap的初始索引。因为它在每种情况下都是10，所以HashMap必须解决这个问题。
答案 1 :(得分：1)
因为最坏情况和平均情况之间存在差异，甚至维基百科列出了avarage案例的O（1）复杂性。 Java的HashMap与维基百科的哈希表完全相同。所以这只是一个文档问题。
基本上，哈希表会根据您要存储的对象计算数值。该数值大致用作访问存储对象的位置的索引（导致O（1）复杂度）。但是，有时某些对象可能会导致相同的数值。在这种情况下，这些对象将存储在存储在哈希映射中相应位置的列表中，因此最坏情况下的O（n）复杂度。
答案 2 :(得分：0)
我不确定您在哪里发现了报告的Java HashMap的复杂性，但它列出了平均情况，它与维基百科在您链接的页面上的状态相符。