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来自破解编码面试,第 71 页:
Alternatively, we can implement hash table with a BST. We can then guarantee an O(log n) lookup time, since we can keep the tree balanced. Additionally we may use less space, since a large array no longer needs to be allocated in the very beginning.
最佳答案
该部分的全文指出,最后一段是您询问的内容:
A hash table is a data structure that maps keys to values for highly efficient lookup. In a very simple implementation of a hash table, the hash table has an underlying array and a hash function. When you want to insert an object and its key, the hash function maps the key to an integer, which indicates the index in the array. The object is then stored at that index.
Typically, though, this won't quite work right. In the above implementation, the hash value of all possible keys must be unique, or we might accidentally overwrite data. The array would have to be extremely large—the size of all possible keys—to prevent such "collisions."
Instead of making an extremely large array and storing objects at index hash (key), we can make the array much smaller and store objects in a linked list at index hash (key) % array_length.To get the object with a particular key, we must search the linked list for this key.
Alternatively, we can implement the hash table with a binary search tree. We can then guarantee an 0(log n) lookup time, since we can keep the tree balanced. Additionally, we may use less space, since a large array no longer needs to be allocated in the very beginning.
O(1)
,比
O(log n)
好多了来自 BST。最重要的是,使用 BST 来完全实现一个哈希表意味着它实际上不是一个哈希表 :-)
O(1)
变成
O(n)
.
O(n)
在单个存储桶具有多个项目(前面提到的冲突)的情况下的搜索复杂度。
O(1)
中查找桶然后在
O(log n)
中搜索 BST如果有碰撞。在最好的情况下(每个桶一个项目),它仍然是
O(1)
.最坏的情况变成
O(log n)
而不是
O(n)
.
关于data-structures - 哈希表 - 使用二叉搜索树实现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27739241/
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