Java 各种数据结构的时间复杂性是什么？

我试图列出常见数据结构（如数组、二进制搜索树、堆、链表等）操作的时间复杂性，尤其是Java。它们很常见，但我想我们中的一些人对确切的答案不是100%有信心。非常感谢您的帮助，尤其是推荐信

例如，对于单链表：更改内部元素是O（1）。你怎么能做到？在更改元素之前，必须先搜索该元素。此外，对于向量，添加一个内部元素表示为O（n）。但为什么我们不能用指数在摊销的固定时间内进行呢？如果我遗漏了什么，请纠正我

我将我的发现/猜测作为第一个答案

阵列

• 设置，检查特定索引处的元素：O（1）
• 搜索：O（n）如果数组未排序，并且O（logn）如果数组已排序并使用类似于二进制搜索的内容
• 正如所指出的，在数组上没有可用的

  Delete

  操作。根据我们的要求，我们可以通过将元素设置为某个特定值来象征性地删除元素，例如-1、0等
• 类似地，数组的

  Insert

  基本上就是前面提到的

  Set

ArrayList：

• 添加：摊销O（1）
• 删除：O（n）
• 包含：O（n）
• 大小：O（1）

链接列表：

• 插入：O（1），如果在头部插入，O（n）如果在任何其他位置插入，因为我们必须通过线性跟踪链接列表来达到该位置
• 删除：O（1），如果在头部执行，O（n）如果在任何其他位置执行，因为我们必须通过线性跟踪链接列表来达到该位置
• 搜索：O（n）

双链接列表：

• 插入：O（1），如果在头部或尾部插入，O（n）如果在任何其他位置插入，因为我们必须通过线性移动链接列表来达到该位置
• 删除：O（1），如果在头部或尾部执行，O（n）如果在任何其他位置执行，因为我们必须通过线性跟踪链接列表来达到该位置
• 搜索：O（n）

堆栈：

• 推送：O（1）
• Pop：O（1）
• 顶部：O（1）
• 搜索（类似于查找，作为一种特殊操作）：O（n）（我想是这样）

队列/队列/循环队列：

• 插入：O（1）
• 删除：O（1）
• 大小：O（1）

二叉搜索树：

• 插入、删除和搜索：平均情况：O（log n），最坏情况：O（n）

红黑树：

• 插入、删除和搜索：平均情况：O（日志n），最坏情况：O（日志n）

堆/优先级队列（最小/最大）：

• 查找最小值/查找最大值：O（1）
• 插入：O（日志n）
• 删除最小值/删除最大值：O（日志n）
• 提取最小值/提取最大值：O（对数n）
• 查找、删除（如果提供）：O（n），我们必须扫描所有元素，因为它们不像BST那样排序

HashMap/Hashtable/HashSet：

• 插入/删除：O（1）摊销
• 重新调整大小/哈希值：O（n）
• 包含：O（1）

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所有数据结构的时间和空间复杂性如果其他人介入，请花一分钟检查此链接：将元素插入数组（插入是指将新元素添加到位，将所有元素向右移动）需要O（n）。删除时相同。仅替换现有元件将需要O（n）。另外，您可能将其与向可调整大小的数组中添加新元素混合在一起（它已摊销了O（1）次）。另外，请注意，对于双链接列表，插入和删除头和尾都需要O（1）（您只提到了头）。最后一点是，平衡搜索树（例如，实际上在Java中用于树映射的红黑树）保证所有操作的最坏情况时间为O（ln n）。@Aivean:我只是想列出标准数据结构的标准操作。对于数组：添加/删除时移动元素不是标准操作。另外，替换现有元素需要使用索引，而不是O（n），取O（1）。对于双链接列表：您是对的，我正在进行更正。对于红黑树来说：同样，你是对的。但我只列出了一个BST，不需要平衡。因此，我将为红黑树添加新条目。谢谢你的评论@SuhailGupta：集合的复杂性已经作为最后一点给出。