Java O（1）的映射搜索键和值

假设我有一门课：

data class User(val userId: String, val roles: List<String>)

数据类用户（val userId:String，val角色：List）

另外，我有一些字符串

sessionId

，我需要

O（1）

时间来通过

sessionId

和

userId

检索数据

我原以为

BiMap

可以解决我的问题，但按用户搜索不是

O（1）

，因为我需要先将

User

转换为

userId

---

另一个解决方案是覆盖

User

的hashcode/equals，它只考虑

userId

，但这是一个肮脏的攻击。

将

User

转换为

userId

是

O（1）

。如果你在做复杂度分析，你只需要取指数最大的项，去掉其余项

如果您执行相同的操作1000次，如果总是执行1000次操作，则仍然是

O（1）

。如果操作的数量是恒定的，并且不取决于输入的大小

O（1）

复杂度，但您有高恒定因子

至于你的问题：

您可以使用任意数量的

Map

s来查找

用户

s，但仍然是

O（1）

：

val sessionLookup=mapOf（）
val userIdLookup=mapOf（）

这里有两个

Map

s，它们将会话ID和用户ID映射到

user

本身

这里重要的是为

用户

-

用户

和

会话ID

-

用户

创建查找（例如：在

用户

和

会话ID之间的映射），并且通过会话ID或用户ID获取用户的操作是
O（1）
，因为您不必搜索。您可以将空间复杂度（映射的大小）转换为时间复杂度（将
O（n）
搜索转换为
O（1）
查找）

如果你真的想进行渐进复杂性分析，我建议。
从
sessionId
到
userId
的
Map
和从
userId
到
User
的第二个
Map
怎么样？“按用户搜索不是O（1），因为我需要先将用户转换为userId。”这是没有意义的。强制转换的复杂性是O（1）。并且有两个O（1）操作仍然会使整个算法也是O（1）。@ErwinBolwidt我需要迭代所有元素，强制转换它们（N），然后进行搜索（1），还是我错了？你能详细说明一下吗？你需要更多地了解复杂性。即使你按顺序组合1000个步骤，每个步骤都是O（1），结果仍然是O（1）。当你想“按用户搜索”时，你的输入是什么若要获取会话id？角色列表是否是搜索输入的必要部分？如果否，则拥有从UserId到SessionID的第二个映射是一个有效的解决方案。如果愿意，可以将这两个映射包装在facade类中，以保持同步。或者，使用equals（）正如您所建议的，如果它适合您的其余业务逻辑，也会很好。的确，但现在出现了两个映射的同步问题，不是吗？这始终是一个折衷办法。您可以执行搜索
O（n）
或查找
O（1）
。因为您已经维护了一个
用户列表（我猜）维护两个
Map
s也不难。
val sessionLookup = mapOf<String, User>()
val userIdLookup = mapOf<String, User>()