Language agnostic 哪种数据结构适合这种情况？

当只需要特性时，我试图决定使用哪个数据结构来存储键值对

• 插入
• 查找

具体来说，我不需要能够删除对，也不需要遍历键/值/对

键是整数元组，值是指针（引用等）。我只存储了分布在（许多）对象上的几百万对

目前我正在考虑使用

• 哈希表
• 树
• b树

我倾向于哈希表（对于

O（1）

插入/查找时间），但我想确认我的倾向

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你会推荐（以上或其他）哪种结构？为什么？如果您建议使用哈希表，我应该为每个对象创建一个单独的表，还是只创建一个表并将对象的id用作键元组的一部分？

哈希表将是最佳选择，因为对您来说重要的所有操作都是O（1）（因此您不必担心创建多个哈希表）.

我非常喜欢哈希表，因为它们很简单，而且几乎每种主要语言都有实现。O（1）插入/查找是一个特别好的特性

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您可能应该使用一个表来节省内存。哈希表在内存方面的效率是出了名的低，使用一个表将有助于将其最小化。

哈希表在这里很有用，我认为没有理由有多个表。

大多数树都有O（n ln n）查找时间，但哈希表有O（1）查找时间，所以这就是您想要使用的时间。这也是很常见的，而且通常实现都经过了高度优化以启动。

O（1）vs O（logn）放在一边——我（轶事地）读到，散列映射只在某些n以上执行得更好，因为常数高到足以阻止在某些情况下使用它。几百万对我来说听起来足够高了，但你知道一些数字吗？或者这是如此依赖于实现，以至于只有分析才能有所帮助？这篇文章的背景是哈希表kd树是一种空间数据结构-在这种情况下使用它没有任何意义。你是说一棵红黑的树吗？你将如何使用这个数据结构？你是在前面做所有的插入，还是把它们和查找混合在一起？与插入相比，您希望进行多少次查找？钥匙是独一无二的吗？有多少把钥匙（2^64？）。它们是如何分发的？