为什么使用Hashmap.containsKey比Arrays.binarySearch运行得更快？

Question

我有两个电话号码列表。第一个列表是第二个列表的子集。我在下面运行了两种不同的算法，以确定两个列表中包含哪些电话号码。

• 方式1：
  
  • 排序第一个列表：Arrays.sort（FirstList）;
    
  • 循环第二个列表以查找匹配的元素：如果是Arrays.binarySearch（FistList，＆＃39;每个第二个列表＆＃39;）那么确定
• 方式2：
  
  • 将第一个列表转换为带键/值的HashMap（＆＃39;每个第一个列表＆＃39;，Boolean.TRUE）
    
  • 循环第二个列表以查找匹配的元素：如果FirstList.containsKey（＆＃39;每个第二个列表＆＃39;）然后确定

结果在5秒内跑2的方式比用39秒的方式1快得多。我无法理解原因。

感谢您的任何评论。

Answer 1

因为散列是 O（1）而二进制搜索是 O（log N）。

Answer 2

HashMap依赖于一种称为“散列”的非常有效的算法，该算法已使用多年，并且可靠且有效。基本上它的工作方式是将集合中的项目拆分成更小的组，这些组可以非常快速地访问。找到组后，可以使用效率较低的搜索机制来定位特定项目。

通过称为“散列函数”的算法识别项目的组。在Java中，散列方法是Object.hashCode()，它返回表示该组的int。只要为您的班级定义了hashCode，您就应该期望HashMap非常高效，这正是您所发现的。

关于Map的各种类型以及Difference between HashMap, LinkedHashMap and TreeMap

使用哪种类型，我们进行了非常好的讨论

我的简写经验法则是始终使用HashMap，除非您无法为您的钥匙定义合适的hashCode或需要订购的项目（自然或插入）。< / p>

Answer 3

查看HashMap的源代码：它为每个添加的（键，值）对创建并存储哈希值，然后containsKey（）方法计算给定键的哈希值，并使用非常快的操作来检查它已经在地图上了。所以大多数检索操作都非常快。

Answer 4

方式1：

• 排序：约O(nlogn)

• 搜索：O(logn)

方式2：

• 创建HashTable：O(n)用于小密度（无碰撞）

• 包含：O(1)