Java集合时间复杂度

List
ArrayList LinkedList
Arraylist 可增长的数组长度 查询快 get() set() 常数级
插入和现有所有项的删除代价昂贵 除非在表的末端

ArrayList 是线性表(数组)
get() 直接读取第几个下标,复杂度 O(1)
add(E) 添加元素,直接在后面添加,复杂度O(1)
add(index, E) 添加元素,在第几个元素后面插入,后面的元素需要向后移动,复杂度O(n)
remove()删除元素,后面的元素需要逐个移动,复杂度O(n)

总结:查 O(1) 增 末尾0(1)中间0(n) 删0(n)
移动是消耗时间复杂度的

LinkedList 双链表 删快
新项的插入和现有项的删除都是非常的快
在表的前端添加和删除都是常数级
addFrist   removeFrist   addLast   removeLast    getFirst    getLast
但是不容易做索引

LinkedList 是链表的操作
get() 获取第几个元素,依次遍历,复杂度O(n)
add(E) 添加到末尾,复杂度O(1)
add(index, E) 添加第几个元素后,需要先查找到第几个元素,直接指针指向操作,复杂度O(n)
remove()删除元素,直接指针指向操作,复杂度O(1)

总结:查 O(n) 增 末尾O(1)中间O(n) 删O(1)

Set集合有三个常见的实现类:HashSet,TreeSet,LinkedHashSet。
简单的说,如果你关注性能,应该使用HashSet;
如果你需要一个有序的Set集合,应该使用TreeSet;
如果你需要一个Set集合保存了原始的元素插入顺序,应该使用LinkedHashSet。

HashSet是基于散列表实现的,元素没有顺序;add、remove、contains方法的时间复杂度为O(1)。(contains为false时,就直接往集合里存)
总结:查 O(1) 增 O(1) 删O(1)

TreeSet是基于树实现的(红黑树),元素是有序的;add、remove、contains方法的时间复杂度为O(log (n))(contains为false时,插入前需要重新排序)。

总结:查 O(log n) 增 O(log n) 删O(log n)
因为元素是有序的,它提供了若干个相关方法如first(), last(), headSet(), tailSet()等;
LinkedHashSet介于HashSet和TreeSet之间,是基于哈希表和链表实现的,支持元素的插入顺序;基本方法的时间复杂度为O(1);

待定
总结:查 O(1) 增 O(1) 删O(1)

map集合有三个常见的实现类:HashMap,TreeMap,LinkedHashMap。

TreeMap基于红黑树(一种自平衡二叉查找树)实现的,时间复杂度平均能达到O(log n)。
HashMap是基于散列表实现的,时间复杂度平均能达到O(1)。正常是O(1)到O(n) jdk1.8添加了 红黑树 是 O(log n)

TreeMap的get操作的时间复杂度是O(log(n))的,相比于HashMap的O(1)还是差不少的。
LinkedHashMap的出现就是为了平衡这些因素,能以O(1)时间复杂度查找元素,又能够保证key的有序性

 

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义:

这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度。
O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。
比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序,就是典型的O(n^2)的算法,对n个数排序,需要扫描n×n次。
比如O(logn),当数据增大n倍时,耗时增大logn倍(这里的log是以2为底的,比如,当数据增大256倍时,耗时只增大8倍,是比线性还要低的时间复杂度)。二分查找就是O(logn)的算法,每找一次排除一半的可能,256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
O(nlogn)同理,就是n乘以logn,当数据增大256倍时,耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。
O(1)就是最低的时空复杂度了,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话)

posted @ 2019-09-04 18:47  Alex-XYL  阅读(...)  评论(...编辑  收藏