Java中最有效的模式函数

我有一个巨大的整数数组，我需要找到它的模式

我见过一些方法使用2个

循环（一个嵌套），这似乎是不必要的

我认为找到只有一个循环的模式的唯一方法是使用
Map
s:

int[] elements = new int[]{....numbers...};
Map<Integer,Integer> map = new .....Map Type....;
for(int number : elements){
    if(map.containsKey(Integer.valueOf(number))){
        map.put(Integer.valueOf(number),map.get(Integer.valueOf(number))+1);
    }else{
        map.put(Integer.valueOf(number),1);
    }
}

int[]元素=新的int[]{…数字…}；
Map Map=新的…..地图类型。。。。；
for（整数：元素）{
if（map.containsKey（Integer.valueOf（number）））{
map.put（Integer.valueOf（number），map.get（Integer.valueOf（number））+1；
}否则{
map.put（整数.valueOf（number），1）；
}
}

我不确定使用地图会带来什么样的速度优势。
有更好的方法吗？
如果使用哈希映射，算法的运行时复杂度应该是O（n）：访问n个元素中的每个元素一次，哈希映射查找和写入通常假定为O（1）。总的来说，你得到O（n*1），也就是O（n）。如果使用树映射，则得到O（n logn）

与两个嵌套循环（听起来像O（n²））相比，速度从二次循环提高到线性循环，这是非常好的：对于1000个元素，执行1000个“步骤”，而不是1000000个

p.S.在这里，比线性更好可能很难——无法想象一种不访问每个元素至少一次的计算方法
 正如Stefan Haustein所写，使用映射比使用2 for循环复杂得多

如果您知道数组中存储的数字范围，则可以进一步改进或专门化。例如，如果计算0-255范围内的颜色，则不必使用贴图，而可以使用简单数组

int[] elements = new int[]{....numbers...};
int[] histogram = new int[256]; // 255 = highest possible value in elements
for(int number : elements){
  ++histogram[number];    
}

使用地图是一种更普遍的方式。可以将贴图视为具有更复杂索引功能的数组。因此，在普通数组中，数字位于
数组指针+索引处，而在映射中，这是使用线性散列函数计算的。
没有算法比O（n）更快（请查看wikipedia页面了解更多信息）。至少，不一致（在所有可能的输入中）。这并不意味着它不能再快了——只是，超过一定的问题规模，任何更快的东西都不能继续将速度差增加超过一个（可能很小的）线性因子

这是因为，无论您检查元素的顺序如何，给定一个对胜利者“几乎平衡”的数组，您检查的最后一个元素可能会成为平局破坏者。给我任何一个算法，它不看所有的元素，我就可以编写一个输入数组，让它返回不正确的结果。因此，您必须至少检查一次它们：O（n）复杂性

HashMap的插入和查找复杂性一般为O（1）——也就是说，平均而言，不管数据大小如何，它们都会占用固定的时间来完成任务。请注意，该恒定时间是数组更新/查找的几倍（请参见two和的答案）。因此，除了常量（根据hashmap实现、机器、VM等的不同而有所不同）之外，您无法获得比您发布的代码快得多的速度。如果您确实需要10%的额外性能，那么在硬件/软件/输入数据上建立一个基准，尽可能接近您的预期部署，并对其进行优化
 看起来您正在增加额外的开销，不确定这是否会改善它。“使用集合的速度优势”-您这里所说的集合是什么意思？在代码中，
collection
似乎只是一个
Map
。此外，您不必设置Integer.valueOf，还有一个东西叫做自动装箱。“collection”没有containsKey（），put（）。。。它看起来像一张地图。此外，您还可以跳过containsKey（）步骤，因为如果元素不在映射中，get（）将返回null。您无法在小于O（N）的情况下找到模式，因为您必须计算所有数字，以查看遇到的频率最高。使用映射（HashMap）的好处是，您可以对映射的每个元素进行固定时间（O（1））访问，就像通过索引访问数组元素一样（但速度较慢），但与数组不同的是，您只需要为不同的键值对使用内存。没有这种方法-O（n）是此问题的下限如果在计算过程中，您检查了if
currentMaxCount secondBestMaxCount>elementsRemaining
以查看是否值得继续遍历数组，这是否会使(