根据我的理解，hashmap插入是O（1），对于arraylist，插入是O（n），因为对于hashmap，hashfunction计算hashcode和index并插入条目，并且数组列表每次都进行比较输入一个新元素。
答案 0 :(得分：4)
首先，复杂度O（1）的运算并不总是比复杂度O（n）的运算花费更少的时间。 O（1）仅表示操作需要一个恒定的时间（可以是任何值），而不管输入的大小。 O（n）表示操作所需的时间随输入的大小线性增加。这意味着只有当n为无穷大时，理论上保证O（1）比O（n）花费更少的时间。
现在来看你的例子，arraylist.add()操作以摊销的常数时间运行，这意味着虽然特定迭代可能需要花费O（n）时间，但随着时间推移的平均复杂度是O（1 ）。有关摊销常数时间的更多信息，请参阅this问题。
答案 1 :(得分：0)
ArrayList的最后添加项目时， HashMap比ArrayList更快，因为无需将ArrayList中的元素移到右侧如果您在HashMap的前面添加项目ArrayList，则可以看到arrayList.add(0, str)的效率。
检查时使用1000作为外部循环而不是100000，否则可能会挂起。