Algorithm 将字符串插入哈希表的运行时是什么？
我认为插入哈希表是平均情况O（1）和最坏情况O（n）。因此，如果我们循环遍历一个字符串并将每个单词添加到一个哈希表中（该哈希表将单词映射到它在字符串中出现的次数），这不是最坏的O（n^2）运行时情况吗？我以前试着问过这个问题，但答案说这是最坏的情况O（n）。谢谢 您是对的，在合理的假设下，哈希表将在O（1）平均时间和O（n）最坏情况下插入元素Algorithm 将字符串插入哈希表的运行时是什么？,algorithm,data-structures,hash,big-o,hashtable,Algorithm,Data Structures,Hash,Big O,Hashtable,我认为插入哈希表是平均情况O（1）和最坏情况O（n）。因此，如果我们循环遍历一个字符串并将每个单词添加到一个哈希表中（该哈希表将单词映射到它在字符串中出现的次数），这不是最坏的O（n^2）运行时情况吗？我以前试着问过这个问题，但答案说这是最坏的情况O（n）。谢谢 您是对的，在合理的假设下，哈希表将在O（1）平均时间和O（n）最坏情况下插入元素 至于您的问题，假设字符串中有n个单词，您必须迭代每个单词并将其输入哈希表，这将花费O（n）个平均时间或O（n^2）个最坏情况时间。插入的最坏情况取决于插入
至于您的问题，假设字符串中有n个单词，您必须迭代每个单词并将其输入哈希表，这将花费O（n）个平均时间或O（n^2）个最坏情况时间。插入的最坏情况取决于插入函数的实现如何处理冲突和解析技术。这将对put（）和get（）操作产生更大的影响。冲突解决技术在每个库中的实现方式不同。其核心思想是将所有碰撞的关键点保持在同一个桶中。在检索过程中，遍历所有冲突的键，并应用一些相等性检查来检索给定的键。需要注意的重要一点是，我们需要在bucket中同时维护“key”和“value”，以便进行上述等式检查
另一个要考虑的是，在插入操作期间，将为给定的密钥生成哈希代码。我们可以认为这对于每个键都是常数O（1）。< /P> 在最坏的情况下，所有键都可能落在同一个存储桶中，因此对于1 get（），O（n）。但是对于put（）操作，无论发生碰撞，它始终是常量O（1）
保持碰撞列表是一个关键因素。一些实现s使用的是BST而不是链表。因此，对于插入和检索，最坏的情况是O（logn） 无论如何，O（N logn）可以是插入N个元素而不是O（N^2）的运行时。 任何合适的实现都必须确保生成的对象的冲突哈希代码最小，以获得更好的性能。将字符串插入哈希表需要O（| s |）|s |O（| s |）