何时使用 TreeMap 而不是 HashMap

Question

我需要一个支持 3 种操作的地图：“插入”、“删除”和“按排序顺序迭代”。这正是Java中TreeMap的接口。话虽如此，它也可以通过使用HashMap 并在每次迭代前对其进行排序来实现。为了分析不同的方法，假设我执行n 插入和m 删除，'r' 读取然后迭代。

使用TreeMap，我们有以下实现：

TreeMap<Integer, Integer> tm = Maps.newTreeMap();
for (int i=0;i<n;++i) {tm.put(i, 2*i);} // O(n*log(n))
for (int i=0;i<m;++i) {tm.remove(i);} // O(m*log(m))
for (int i=0;i<r;++i) {tm.get(i);} // O(r*log(n-m))
for (Integer i : tm) {print(i);} // O(n-m)

总而言之，我们的总运行时间为 O(n*log(n) + m*log(m) + r*log(n-m))

使用HashMap，我们有以下实现：

HashMap<Integer, Integer> hm = Maps.newHashMap();
for (int i=0;i<n;++i) {hm.put(i, 2*i);} // O(n)
for (int i=0;i<m;++i) {hm.remove(i);} // O(m)
for (int i=0;i<r;++i) {hm.get(i);} // O(r)
List<Integer> sortedList = Lists.newArrayList(hm.keySet()); // O(n-m)
Collections.sort(sortedList); // O((n-m)*log(n-m))
for (Integer i : sortedList) {print(i);} // O(n-m)

总而言之，我们的总运行时间为 O((n-m)*log(n-m))。

对于所有n,m O(n*log(n) + m*log(m) + r*log(n-m)) > O((n-m)*log(n-m))。

因此，我的问题是，TreeMap 比 HashMap 更好的用例是什么？如果您需要多次迭代地图（比如说k），这是否更好（在这种情况下，如果k 是>> log(n) TreeMap 的运行时间将是O(k*(n-m)) 而对于HashMap 将是 O(k*(n-m)*log(n-m)))？不管怎样，如果您只执行 O(log(n)) 迭代（这听起来确实是一个合理的用例），HashMap 将优于 TreeMap。我错过了什么吗？

Answer 1

当然存在这样的用例。在所有读取繁重的设置中，您具有在插入期间仅排序一次的优势。大多数用例阅读量很大，这与您问题的假设相反。

TreeMap 提供了更大的优势，当您需要提取具有上界或下界键的子图、查找最小或最大键或查找最接近给定键的键时。接口NavigableMap 专用于这些操作。

Answer 2

一个明显的用例是当您想要根据一些Comparator 定义对地图进行排序时。这并不总是与性能有关。