为什么HashMap的运算复杂度没有考虑hash函数的复杂度？ [复制]答案

【问题标题】：Why is the complexity of the hash function not considered in the complexity of HashMap's operations? [duplicate]为什么HashMap的运算复杂度没有考虑hash函数的复杂度？ [复制]
【发布时间】：2018-06-21 03:58:33
【问题描述】：

对于HashMap<String, String> map，每次将键值对插入映射时都会计算哈希值 -

java.lang.String#hashCode

public int hashCode() {
    int h = hash;
    if (h == 0 && value.length > 0) {
        char val[] = value;

        for (int i = 0; i < value.length; i++) {
            h = 31 * h + val[i];
        }
        hash = h;
    }
    return h;
}

因为不言自明，put操作的复杂度基本上就是hash计算的复杂度。

那么，为 put/get 操作定义 hashmap 最坏情况时间复杂度的适当方法应该是什么？

如果您从哈希冲突的角度有同样的问题，您可以在这里找到答案： Is a Java hashmap really O(1)?

【问题讨论】：

该代码无法编译（hash 来自哪里？）。另外，究竟您的编程问题/您遇到的问题是什么？
@Todd 这不是重复的 - 这个问题指的是不同的东西。
@FrankSchmitt 该代码是从字符串源中提取的 - hash 是字符串的缓存哈希值。真正的存储，一些字符串（如“polygenelubricants”，将哈希为 0 导致每次调用 hashCode() 时都会计算它们！！
@ravi 这不是同一个问题。请再看一遍
但我认为这里其实有这个问题的答案：stackoverflow.com/questions/2771368/…

标签： java hashmap

【解决方案1】：

当您计算时间复杂度作为N 的函数时，您必须首先确定N 代表什么。当我们谈论HashMap操作的复杂性时，N代表HashMap的大小（即HashMap中存储的键值对的数量）。

给定键的hashCode() 的时间复杂度不取决于HashMap 中的条目数。因此，计算hashCode() 需要O(1) 时间（假设您的示例中String 键的长度不是Map 大小的函数-我们可以构造一个奇怪的HashMap<String,String>，其中@放在Map 中的 987654334@th 键具有 i 字符 - 在这种边缘情况下，hashCode() 计算将花费 O(N) 时间，因此，所有 HashMap 操作将需要 O(N) 时间O(1))。

计算hashCode() 后，需要O(1) 时间来确定该键是否已存在于Map 中（因为HashMap 的每个桶中的平均条目数受常数）。

【讨论】：

你能澄清一下“因为HashMap的每个bucket中的平均条目数是由一个常量绑定的”吗？
@bonnal-enzo HashMap 有一个负载因子，通常HashMap 有 1000 个桶，它最多有 750 个条目（当您尝试添加第 751 个条目时，桶的数量会增加）。因此，每个桶中的平均条目数
非常清楚，谢谢，您知道达到阈值时桶的数量通常乘以哪个因子？ 2?
@bonnal-enzo 是的。桶数是 2 的幂，在 HashMap 调整大小时乘以 2。

【解决方案2】：

大 O 表示法是在谈论操作的复杂性。当涉及更多元素时，大多数操作会变得更复杂（即需要更多时间），并且符号描述了复杂性如何相对于元素数量增长。

使用 O(1)，您是说操作与所涉及的元素数量无关。由于其自身原因，散列操作可能快或慢，但无论您有 1 个元素的 HashMap 还是它们的 googolplex，该速度都不会改变。

需要注意的是，O(1) 是摊销平均值，不能保证。最坏的情况被认为是 O(n)，假设是一个每次返回相同哈希的哈希函数，但可以想象（如 cmets 中的 user889742 所建议的那样）有一个故意坏的哈希码函数，其性能甚至比那个。

【讨论】：

完全有可能每个元素的大小与元素的总数有关。（例如，序列号，随着元素数量的增长需要更多的数字。）在这种情况下，这个哈希函数会随着元素数量的增长而变慢。
您是绝对正确的，某些哈希码实现可能会导致 HashMap 在插入时不具有 O(1) 复杂度，O(1) 是假定良好哈希码实现的平均值。最坏情况通常被认为是 O(n)，其中所有哈希值都相同。我不确定是否考虑过故意使用错误的哈希码；执行无限循环的性能很差。

【解决方案3】：

您必须知道(1) 的用途。这是数组中元素的数量。插入 HashMap 的成本不会根据映射中的元素数量而改变（假设您已在结构的整个生命周期内分摊了插入成本。）

您正确计算 String 的 hashCode 是 O(n) 其中 n 是字符串的长度。但是，一旦拥有它，无论您使用多少次，它都将永远拥有。所以它的成本被认为是恒定的。

【讨论】：