Java 拥有一个庞大的数字列表和一个具有唯一订单号的订单，如何使这两个O（1）都可以访问？

想象一下，我有一个巨大的价值清单

123
567
2355
479977
....

这些都是按升序排列的

所以

我希望有一个单个对象，该对象允许我访问值的订单号（1或2或3…），以及订单号的实际值（123或567或…）。这样的结构存在吗

编辑：应该可以进行插入和删除。

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如果我有两个HashMap，我需要两倍的内存，并且必须执行两次操作。

如果我理解正确，您正在寻找类似于

HashMap的东西。您可以在Oracle的网站上了解这些问题：
静态数据解答：

O（1）不可能为订购值。（hashmap没有真正的O（1）compexity）

但是O（1）很容易被排序得到

关于订单价值：
订单大约为log2（N）。您需要进行二进制搜索（log2（n））或类似的hashmap。在使用标准HashMap实现时，我希望binSearch是最快的（对象开销较小），在该实现中，您可以将数字与其顺序值进行映射。
更新：为什么使用二进制搜索：

使用二进制搜索可以找到元素的数组位置，该位置等于顺序。这不需要任何额外的内存，并且需要的内存比std hashMap实现少得多

对于动态数据，它取决于插入和搜索的频率。
对于大量搜索和少量插入，我将使用数组（列表）

关于订单价值：

只需将递增的值存储在数组（或ArrayList）a[]中；[orderNr]给出了该值


这样，每个查找方向都有O（1）。
使用排序树，您可以获得这两个方向的日志（n）时间。理解O（log（n））不是O（1），它肯定是在。例如，如果你有40亿个元素，它将是1（理论上，虽然并不总是）对32

如果两者都需要为O（1），则应创建一个排序的int/longs/bigInteger数组或以某种方式查找所需的任何数组，然后创建一个int/longs/bigInteger到其位置索引的哈希映射。如果可以有多个数据结构，我建议使用两个映射：

1） 由于数据位于数组中，因此可以直接访问给定顺序（位置）上的值。考虑到需要支持插入和删除的问题中的更新，这可以通过使用HashMap实现，其中key=order，value=value的顺序

2） 另一个反向HashMap，其中key=value，value=order

然后，两种情况下都有O（1）个查找时间。
您的序列是否需要支持插入和删除，或者是预先确定的？序列中有多少个数字？序列永远是数字，还是可以是任何东西？为什么你关心它是一个单一的对象，而不是每个方向上的一个映射？如果允许使用第三方库，我想您可以使用番石榴
BiMap
，但是单独使用
List
和
Map
可能更容易。对于静态列表：数组是您要查找的，尽管在这种情况下，您只有O（log（n））用于查找顺序。巨大的意思是：脱机算法？你必须将其存储在文件或其他存储器中吗？AlexWien，你错了：维护一个列表和hashmap会给你O（1）我不知道为什么
hashmap
在这里会有用。你能详细说明一下吗？@templatetypedef我从这个问题中得到的信息是，他在寻求一种方法，将数字与其在列表中的位置关联起来。HashMap可以做到这一点。将一个值指定为键（列表中的位置），将数字指定为值。拥有该值时，如何获取索引（订单号）？它们相互链接。索引（将是hashmap中的键），它将与值（数字）配对。如果两者都适合内存，我认为这是最快的解决方案。hashmap不是O（1）。它具有特定的概率O（1）。但并非总是如此。虽然数组访问（您的第一部分）是O（1），但大O表示法估计的是复杂性，而不是速度。我不是在比较数组中二进制搜索的速度，而是在大量随机整数上，它肯定比O（log（n））更具扩展性。根据定义，我说hashmapo的竞争性不是O（1），我从来没有提到过速度！。它是具有特定概率的O（1），其id依赖于要插入的datta和使用的哈希函数。研究hashmaps。这里有一个详细的讨论，我说hashmap的竞争性不是O（1），我从来没有提到过速度！。它是具有特定概率的O（1），这取决于要插入的数据和使用的哈希函数。研究hashmaps。这里有一个详细的讨论，所以。我没有投反对票，但我不明白你在这里描述什么。你能详细说明二进制搜索是什么吗？二进制Salh给出了要搜索的元素的数组索引，其中B等于这个顺序。如果只插入比之前插入的元素更大的元素，这就是方法。是的，你是正确的。但这不是问题所在。没有要求它具有插入复杂性。仅用于搜索。因此，理想的结构必须考虑数据的大小和插入、删除和搜索的数量。这在问题中是未知的。@AlexWien感谢您指出，我假设数据存储在一个映射中。鉴于问题的更新说明序列应该支持插入和删除，我认为这不符合时间限制。@te
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567 - 2
2355 - 3
479977 - 4
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