在阅读关于稀疏向量的数据结构设计的一些材料时，作者做了如下声明。
可以使用哈希表 实现一个简单的索引到值映射。访问索引值比使用直接数组慢 访问，但不是很多。
为什么在使用哈希表时评估索引值会更慢？
此外，作者声明
哈希支持实现的问题在于迭代变得相对较慢 所有值按索引排序。 基于树结构或树的有序映射 类似的可以解决这个问题，因为它按顺序维护密钥。此功能的价格是访问时间较长 时间。
为什么在迭代所有值时，基于散列的实现会执行错误？这是因为评估指数的速度较慢吗？
树形结构如何帮助解决这类问题？
答案 0 :(得分：3)
由于计算开销，访问哈希表索引的速度稍慢 在哈希表中，如果您请求项目452345435，则表示它不在单元格452345435中...哈希表执行一系列计算以查找正确的单元格。这取决于实现 的 Hash table Performance analysis
哈希表不存储已排序的数据。因此，如果您想以正确的顺序获取项目，则需要调用排序算法。
要解决此问题，您可以使用树或任何其他已排序的数据结构
但这会增加从O（1）（哈希表）到O（logn）的插入复杂性（插入树，排序数据库）。
那是因为每个索引都会被添加到两个数据结构中，复杂度将是O（1）+ O（logn）= O（logn）
它仍然只需要O（1）来检索数据，因为它足以从哈希表中请求它。