Java中哪种Map数据结构能够最有效地获取最高元素？

Question

TreeMap具有O(log n)性能（最好的情况），但是，因为我需要有效地使用以下operations：

• 获得最高元素
• 获取XY最高元素
• 插入

其他可能性是使用以下内容制作PriorityQueue：

• 使用“index”元素作为PriorityQueue的订单
• 等于实现以仅检查“index”元素相等性 但这将是一个黑客，因为“等于”方法容易出错（如果在PriorityQueue之外使用）。

这有更好的结构吗？

下面有更多详细信息，您可以跳过，因为第一个答案为这些细节提供了很好的答案，但是，我将其保持活跃，以便进行理论讨论。

注意：我可以使用非标准数据结构，在这个项目中我已经使用UnrolledLinkedList，因为它很可能是另一种用途的最有效结构。

这是使用案例（如果你感兴趣的话）：我正在为电脑游戏构建AI

  OffensiveNessHistory myOffensiveNess = battle.pl[orderNumber].calculateOffensivenessHistory();

可能的实施：

public class OffensiveNessHistory {
  PriorityQueue<OffensiveNessHistoryEntry> offensivenessEntries = new PriorityQueue<OffensiveNessHistoryEntry>();
..

或

public class OffensiveNessHistory {
  TreeMap<Integer, OffensiveNessHistoryEntry> offensivenessEntries = new TreeMap();
..

我想先检查一下球员的进攻和防守历史，然后计算预测我是否应该进行最具攻击性或最具防御性的动作。

Answer 1

首先，您应该考虑结构的大小（仅针对少数条目进行优化可能不值得）以及操作的频率。

如果读取比写入更频繁（我假设是这种情况），我会使用一种优化读取成本的结构，例如：排序ArrayList，您在其中插入使用二进制搜索找到的位置。这将是搜索的O（log n）+向右移动其他条目的成本，但意味着良好的缓存一致性和O（1）查找。

标准PriorityQueue内部也使用数组，但需要使用迭代器来获取元素n（例如，如果您需要中间或最低条目）。

可能存在在保持O（1）读取的同时优化写入更多的结构，但除非这些写入非常频繁，否则您可能甚至没有注意到任何性能提升。

最重要的是，你应该尽量不优化猜测，而是首先进行分析。代码的其他部分可能会耗尽性能，并且可能会使数据结构的优化变得无用。