考虑我有一堂课：
data class User(val userId: String, val roles: List<String>)
另外，我有一些字符串sessionId，我需要O(1)的时间来同时sessionId和userId来检索数据。
我认为BiMap<String, User>将解决我的问题，但按用户搜索不是O(1)，因为我需要先将User强制转换为userId。
另一种解决方案是覆盖User的哈希码/等于，仅考虑userId，但这是一个肮脏的黑客。
答案 0 :(得分：1)
将User投射到userId是O(1)。如果您要进行复杂度分析，则只需要取指数最大的词，其余的就删除。
如果您执行相同的操作1000次，但始终始终执行1000次操作，则仍为O(1)。如果操作数是恒定的并且不依赖于输入的大小，则您的复杂度为O(1)，但是具有高恒定因子。
关于您的问题：
您可以将任意数量的Map用作User的查找，它仍然是O(1)：
val sessionLookup = mapOf<String, User>()
val userIdLookup = mapOf<String, User>()
这里有两个Map，它们将会话ID和用户ID映射到User本身。
这里重要的是为userId创建查找（例如：User-sessionId和User-User之间的映射），并通过其sessionId或userId 获取用户的操作为O(1)，因为您不必搜索。您可以将空间复杂度（Map的大小）换成时间复杂度（将O(n)的搜索转换为O(1)的查找。
如果您真的想进行渐进复杂性分析，建议您使用this book。