所以我的数据结构类覆盖了时间复杂度，我只是对arraylist和treemap的性能有一个快速的问题。
ArrayList的get方法是O（1），TreeMap的get方法是o（log n）
现在，如果我做了一个遍历整个列表或树的循环，例如
for (int i = 0; i < blahblah.size(); i++)
{
blah blah
}
对于arraylist，这个循环性能是o（1）还是o（n）？我意识到当你检索1个项目时，性能是O（1），但是这个循环遍历整个列表，所以不是1 * n项目会使它成为n吗？
树图是一样的，因为你要遍历整个树，所以它是o（log n）或n log n。
答案 0 :(得分：1)
由于您需要数据结构的所有n个元素，因此结果不仅取决于给定的数据结构，还取决于您要检索的元素数量。
所以是的，结果将是O（n）或O（n log n），但是根据数据结构，你可以做得更好。考虑一个链表 - 而不是得到O（n * n）你可以用O（n）做得很好。
然而，除了大O之外，还有更多的表现 - 实际上常数很重要。一个例子是基数类型的32位数字。用于排序的O（n）听起来很棒，但对于大多数合理的输入大小，快速排序肯定会更快。
答案 1 :(得分：1)
“ArrayList的get方法是O（1），TreeMap的get方法是o（log n）”
ArrayList.get（）是O（1）的原因是因为按索引查找只是从原点的偏移量。如果数组有5或5M元素，那么它的工作量是相同的。
TreeMap.get（）是O（log n），因为它可能必须向下遍历二叉树的多个元素。
答案 2 :(得分：0)
是的，那将是O（n）。 O值几乎总是最坏的情况。
答案 3 :(得分：-1)
通过所有元素将O(n)，因为您必须至少访问一次。
树形图也应该是O(n)，原因与您是否按顺序，按顺序或预订顺序访问节点有关。