数据结构，实现快速高效的搜索

Question

我必须将已排序的数据存储在数据结构中。 我想要使​​用的数据结构是堆或二进制搜索树。 但我很困惑哪一个更能满足要求，即快速有效的搜索。

----更多细节---

我正在设计一个从源（比如数据网格）接收数据然后将其存储到数据结构中的应用程序。来自数据GRID站的数据采用排序数字的形式。排序后的数据可以按升序或降序排列。

现在我必须搜索数据。这个过程应该高效快捷。

Answer 1

堆只允许您快速搜索最小元素（在O（1）时间内找到它，在O（log n）时间内删除它）。如果你以另一种方式设计它，它会让你找到最大值，但是你没有得到它们。要快速搜索任意元素（在O（log n）时间内），您将需要二叉搜索树。

Answer 2

为了有效搜索，人们肯定更喜欢二叉搜索树。

要在堆中搜索值，可能需要搜索整个树 - 您无法保证某些值可能不会出现在左侧或右侧子树中（除非其中一个子项已经大于目标价值，但不保证会发生这种情况。）

因此在堆中搜索需要O（n），其中 - 在（self-balancing）二叉搜索树中需要O（log n）。

如果您主要关注查找和/或删除最小/最大值以及插入，那么堆只是首选。

如果您已经获得已经排序的数据，则可以在O（n）中构建。

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你提到了一个排序的数据结构，但在你问题的“更多细节”中，我并没有真正看到需要一个排序的数据结构（这与你的数据的形式无关紧要）已经在，但它确实取决于你将要做什么类型的查询。

如果您只是要搜索确切的值，则实际上并不需要排序的数据结构，而是可以使用hash table来代替预期的O（1）查找。

Answer 3

让我列出潜在的数据结构，我们将详细说明：

• 二进制搜索树 - 它包含已排序的数据，因此添加新元素的成本很高（我认为是O（log n））。当您搜索它时，您可以使用二进制搜索，即O（log n）。它具有内存效率，并且不需要额外的内存。
• 哈希表（http://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table） - 每个元素都存储有哈希。您可以通过提供哈希来获取元素。您的元素不需要是可排序的，它们只需要提供散列方法。访问元素是O（1），我认为这是相当不错的一个：）

我自己通常使用哈希表，但这取决于您需要存储的内容以及添加或删除元素的频率。

另请检查：Advantages of Binary Search Trees over Hash Tables

所以我认为在堆和二进制搜索列表之外，使用哈希表。

Answer 4

我会使用与AVLTree单独链接的哈希表（我假设发生冲突）。它将比O（logn）更好地工作，其中n是项目数。在获得具有散列函数的索引之后，m个项将在该索引中，其中m小于或等于n。 （它通常要小得多，但永远不会更多）。 O（1）用于散列，O（logm）用于在AVLTree中搜索。这比排序数据的二进制搜索更快。