Java 为什么实证结果与TreeSet'；最后一种方法是什么？

我们正在对Java数据结构进行一些实证测试，得到了一些我们无法正确解释的结果

例如，当我们测试TreeSet的最后一个方法时，时间要求应该是恒定的，当TreeSet的大小超过30000后，我们会在运行时间上得到一个提升。我们运行最后一种方法，将树集合中的元素数量增加1000倍，然后取结果的中值

有关守则如下：

import java.io.IOException;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.ThreadMXBean;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import jxl.write.WriteException;

public class TestRunner {


public void test(Testable testeCase, String outputFileName, Integer... initArgs){
    ExcelWriter excel = null;
    try {
        excel = new ExcelWriter(outputFileName);
    } catch (IOException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }
    ThreadMXBean threadMxBean = ManagementFactory.getThreadMXBean();
    int measurementsPoints = 35;
    //calculate median to every dataset size

    for(int j = 0; j < measurementsPoints; j++){
        int testCount = 1000;
        long startTime; 
        long endTime; 
        //double sum = 0;
        ArrayList<Integer> results = new ArrayList<Integer>();


        for (int i = 0; i < testCount; i++) {

            //initialize tested data structure
            testeCase.initTestRun(initArgs);

            startTime = threadMxBean.getCurrentThreadCpuTime();
            // run tested method
            testeCase.runTestMethod();
            endTime = threadMxBean.getCurrentThreadCpuTime();

            results.add((int)(endTime - startTime));

        }
        Collections.sort(results);
        excel.addNumber(j, 5, new Double(initArgs[0]));
        excel.addNumber(j, 6, new Double(results.get(testCount / 2)));

        //increase the size of the data structure 10, 15, 20, 30, 40, 60, 80...
        if(j % 2 == 0){
            initArgs[0]  = (int)(initArgs[0]  * 1.5);
        }
        else{
            initArgs[0] = (int)(initArgs[0]  / 3 * 4);
        }


    }
    try {
        excel.write();
    } catch (WriteException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }
}

import java.util.TreeSet;


public class TreeSetLastTest implements Testable {

private TreeSet<Integer> values;



@Override
public void initTestRun(Integer... integers) {
    Integer initialCapacity = integers[0];
    values = new TreeSet<Integer>();
    for(int i = Integer.MIN_VALUE; i < Integer.MIN_VALUE + initialCapacity; i++){
        values.add(i);
    }


}

@Override
public void runTestMethod() {
    values.last();
}

}

import java.io.IOException；
导入java.lang.management.ManagementFactory；
导入java.lang.management.ThreadMXBean；
导入java.util.ArrayList；
导入java.util.Collections；
导入jxl.write.WriteException；
公共类测试运行程序{
公共无效测试（可测试的testeCase、字符串outputFileName、整数…initArgs）{
ExcelWriter excel=null；
试一试{
excel=新的ExcelWriter（outputFileName）；
}捕获（IOE异常）{
//TODO自动生成的捕捉块
e、 printStackTrace（）；
}
ThreadMXBean ThreadMXBean=ManagementFactory.getThreadMXBean（）；
int测量点=35；
//计算每个数据集大小的中值
对于（int j=0；j

---

当树状集合中的元素数量在10-30000个元素之间时，测量的中值为3000纳秒。当树状集合的大小增加到120000个元素时，测量的中值为13000纳秒，然后在元素数量增加超过100万个时保持不变。那么，是什么原因导致增加，或者时间单位太小了，以至于差异在现实中毫无意义。谢谢你的帮助。

我想这是值得回答的

您认为

TreeSet

具有O（1）

last（）

的假设是错误的。首先，文档中没有说明这类内容，事实上java中的

TreeSet

是使用一个红黑树的实现

TreeMap

实现的

红黑树类似于AVL树，因为它可以保证

O（logn）

进行查找，也就是说，确保树不会退化为链表。基本上，您的

last（）

查找具有

O（logn）

复杂性，因此随着它变大，复杂性会变差

可能是因为缓存，甚至可能是分页效果，您无法直接在基准测试中看到

O（logn）

---

这与LinkedList和Array类似——理论上，链表有很多功能，实际上，链表是现代CPU上最糟糕的数据结构之一。毕竟常数因素很重要，内存访问模式是很大的常数因素。

我想这是值得回答的

您认为

TreeSet

具有O（1）

last（）

的假设是错误的。首先，文档中没有说明这类内容，事实上java中的

TreeSet

是使用一个红黑树的实现

TreeMap

实现的

红黑树类似于AVL树，因为它可以保证

O（logn）

进行查找，也就是说，确保树不会退化为链表。基本上，您的

last（）

查找具有

O（logn）

复杂性，因此随着它变大，复杂性会变差

可能是因为缓存，甚至可能是分页效果，您无法直接在基准测试中看到

O（logn）

---

这与LinkedList和Array类似——理论上，链表有很多功能，实际上，链表是现代CPU上最糟糕的数据结构之一。毕竟常数因子很重要，内存访问模式是很大的常数因子。

你的计算机有什么内存？交换内存会出现吗发挥作用？Java的内存管理开始使用不同的策略了吗？所有这些都可以解释。它没有回答您的问题，但您应该阅读。您从何处得到树集中的

最后一个
应该是常量的想法？快速查看源代码表明该假设是错误的。树集在内部使用树映射，它本身是一个红黑树实现。因此我们有
O（logn）
作为get。内存做什么