在回答数据结构算法问题时，如果我们使用 Hashtable（比如说 Java 集合框架中的那个）来解决问题，我们应该考虑 Hashtable 的底层复杂性还是我们可以安全地假设它为 O(1)？
我看到很多帖子将其视为 O(1)，但我想知道为什么我们忽略底层操作，例如运行以获取给定键的值的哈希算法，由 Java 执行？
【问题讨论】：
标签： algorithm data-structures hashtable
要回答您的问题，您必须考虑哈希表的实际工作方式。哈希表本质上是将键映射到其值的数组。数组中每个键的位置取决于散列函数（散列函数将输入映射到单个输出值）。假设散列函数为 O(1)。
插入一个值：
如果我们想在哈希表中插入一些东西，我们使用键上的哈希函数 (f) 来定位存储它的位置，然后我们将值存储在该位置。每次我们向数组中插入一些东西都会花费 O(1) 时间，因为散列函数是 O(1)。在哈希表中搜索值也是如此。
搜索值：
如果我们想搜索一个值 x，我们必须求解 f(x)，它会告诉我们 x 的位置哈希表内。这意味着搜索哈希表也将是 O(1)。
承认潜在的复杂性：
上面的答案是正确的，但前提是散列函数永远不会为任何给定的输入产生相同的输出（这可能很难完成）。这意味着散列函数有时会使用替代方法来避免此类冲突。这些替代方法通常需要 O(1) 才能到达第一个位置，但需要额外的操作（例如线性搜索）才能找到空位置。
基本上哈希表操作（插入和搜索）是 O(1)，但是在表中存在冲突的情况下（多个键指向同一位置），这些操作可能需要更长的时间。
【讨论】：