Question

我正在设计一个前5名击球手的棒球联赛记分牌。我使用TreeMap将 player_name 用作value，将Player用作key。

Map<Player, String> players  = new TreeMap<>(Collections.reverseOrder());

Player课程按照联赛中的得分自然排序 compare(this.leagueRuns, otherPlayer.leagueRuns)

游戏期间

leagueRuns会更新，并且TOP 5 Batsmen记分牌也应相应更改。以下是更新玩家联赛并重新插入TreeMap的代码。更新后，将检索并显示来自Map的TOP 5条目。

 public void updateRuns(String playerName, int runsScored) {

            Iterator<Entry<Player, String>> playersEntries = players.entrySet().iterator();

            Player player = null;
            while (playersEntries.hasNext()) {
                Entry<Player, String> currentPlayer = playersEntries.next();
                if (currentPlayer.getValue().equalsIgnoreCase(playerName)) {
                    player = currentPlayer.getKey();
                }
            }
            players.remove(player);
            player.addRuns(runsScored);
            players.put(player, player.getName());        
 }

一切正常，但我有以下顾虑：

为了对Player进行排序，我在Key中将其用作TreeMap。但必须遍历整个Map以查找正在更新的Player。因此，时间复杂度从O（1）降低到O（n）。更糟糕的是因为我必须删除Player，更新它并重新插入否则更改将不会生效。因此O(n + logn)。有没有办法按照自然顺序对Player进行排序，也可以在O（1）中搜索。我想重新插入是不可避免的。
每次为玩家更新leagueRuns时，都必须重新订购整个TreeMap。你认为创造一个单独的TOP 5 Batsmen的最小堆可以解决这个问题，这是一个可行的想法。
有关设计或改善时间复杂性的任何提示。

Answer 1

你应该支持2种结构：

快速玩家搜索（name =＆gt; Player），例如HashMap＆lt; String，Player＆gt;
记分板的排序结构（玩家和分数），例如TreeSet中＆LT;播放＆GT;

因此更新记分板将为O（log（N））：

Map<String, Player> players;
SortedSet<Player> scoreboard;

public void updateRuns(String playerName, int runsScored) {
    Player player = players.get(playerName);
    if (player == null) {
        player = new Player(playerName, runsScored);
    } else {
        scorepoard.remove(player);
        player.addRuns(runsScored);
    }
    scoreboard.add(player);
}

如果你使Player类不可修改（首选方式），你将获得相同的O（log（N））：

public void updateRuns(String playerName, int runsScored) {
    Player player = players.remove(playerName);
    if (player == null) {
        player = new Player(playerName, runsScored);
    } else {
        scorepoard.remove(player);
        player = new Player(playerName, player.getRuns() + runsScored);
    }
    players.put(playerName, player);
    scoreboard.add(player);
}

使用TreeMap查找最大元素

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