Algorithm 如何在固定时间内查找N大小列表中的整数？

列表的属性：

大小必须为N，其中N是整数的数量

没有空单元格

数字可能不是完全连续的（即{23，-15，-3,1,2,6,7,8,15100}）

插入/查找需要在固定时间内进行

我的第一反应是使用哈希表，但这会创建未使用的单元格，其中数字会被跳过

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如果列表中存在一个数字，是否有任何方法可以构造这样一个列表来检查常量时间

在我的评论之后，您可以使用

集合

，这取决于您的具体用例，您可以查看Java之类的东西，或者如果您需要维护订单，根据文档，订单应该是固定时间：

与HashSet一样，它为基本类提供了恒定的时间性能 操作（添加、包含和删除），假设使用哈希函数 将元素适当分散在桶中

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如果您正在其他平台上寻找解决方案，可能会有等效的实现，或者您可以检查Java的源代码并自己实现。

您是否可以使用元素向量，例如

V[i+k]=j

，例如

L[j]=i

，其中k是一些起始偏移量，V和L分别是您的向量和列表？这看起来像是作弊，因为它在技术上基本上绕过了要求2。您需要保留订单吗？如果您不需要订单，

集合

将起作用。即使这样，您也可以使用类似于Java的

LinkedHashSet

Codie的东西：向量的想法听起来似乎有道理，需要进一步研究。Mateusz：我忘了说插入和查找需要固定时间，但log n插入并不是那么糟糕，这可能是我目前最好的选择。@OneEyed well

LinkedHashSet

应该提供固定时间的插入、查找和删除。不确定您是否在寻找特定于平台的解决方案，但您可以检查该平台是否具有等效的数据结构，或者只检查Java的源代码并自己实现它“无浪费空间”是一个非常不适定的约束。还有，我们应该如何为大小字段留出空间？对于一个空的数据结构，几乎不可能将大小降到0。哈希表的复杂性是O（1），从摊销时间看，而不是从单个操作看。在最坏的情况下，哈希表有O（N）。@LukaRahne你能扩展吗？如果发生冲突，哈希表的最坏情况是O（n）复杂度，这是真的，但我看不出会是O（n^2）复杂度？这并不是真正的摊销时间，只是当您遇到很多冲突时，您会将每个bucket降级为一个列表，或者您需要将条目重新刷新N次。此外，我们在这里讨论的是数字，所以即使我们有重复的数字，这也不适用，因为我们不会有多个具有相同哈希代码的条目。相反，我们可以构造这样的操作集，进行N（插入/删除/查找）操作将导致O（N^2）时间。@LukaRahne只有在存在哈希冲突且可能存在重复的情况下才会这样。在这里，我们对数字进行操作，因此同一哈希代码不会有多个值。在这种情况下，如果您在moderen系统上使用整数，则需要分配64*2^64位内存，以避免冲突。