Search 插入和搜索功能结构的良好选择-

我需要一个数据结构，它支持以下操作，既节省内存又节省时间，可以假设，该值具有顺序

• 向结构添加值
• 找出结构中是否存在值

另外，结构必须是不可变的，因为我想使用Haskell

如果我不假设不变性，我可能会选择bloom过滤器

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我正在对我的优化问题进行编码，因为我不能成为舒尔，无论一个条目是否已被处理，我都必须查找

通常在需要检查成员资格的情况下使用的数据结构是

data.Set

，它是一个基于树的集合，在

O（log n）

时间内提供查找和插入操作

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然而，既然你提到了布鲁姆过滤器：有。因此，在您选择其他语言的bloom过滤器的情况下，您仍然可以在Haskell中这样做。

在需要检查成员资格的情况下通常使用的数据结构是

data.Set

，它是一个基于树的集合，在

O（log n）

时间内提供查找和插入操作

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然而，既然你提到了布鲁姆过滤器：有。因此，在您选择其他语言的bloom过滤器的情况下，您仍然可以在Haskell中这样做。

Data.Set

确实是最简单的选择，但是如果您可以将数据结构投影到Int，那么您可以使用

IntSet

来获得比Data.Set更高的效率。如果您的投影是有损的（也就是说它实际上是一个哈希），那么使用底层

IntSet

（即

HashSet

）的哈希表通常会更有效。正是这样一个软件包存在于Hackage上，并被标杆为相当不错：

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最后，如果您需要成员身份检查，而不是提取，并且您真正关心使用最小空间，那么您可以将数据结构投影到一个整数（假设可以节省空间，这实际上取决于…），然后使用其中的一个哈希集。

数据。Set

确实是最简单的选择，但是，如果可以将数据结构投影到Int，那么可以使用

IntSet

来获得比Data.Set更高的效率。如果您的投影是有损的（也就是说它实际上是一个哈希），那么使用底层

IntSet

（即

HashSet

）的哈希表通常会更有效。正是这样一个软件包存在于Hackage上，并被标杆为相当不错：

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最后，如果您需要成员身份检查，但不需要提取，并且您真正关心使用最小空间，那么您可以将数据结构投影为整数（假设可以节省空间，这取决于…）然后使用其中的

HashSet

。

请注意，bloom filter库允许您一次性构造不可变的bloom filter，但它需要在ST中才能允许您以增量方式向其添加。请注意，bloom filter库允许您一次性构造不可变的bloom filter，但它需要在ST中，以允许您以增量方式添加到它们。