Хеширование с использованием деревьев поиска вместо списков

11

Я борюсь с хэшированием и бинарным поисковым материалом. И я прочитал, что вместо использования списков для хранения записей с одинаковыми значениями хеш-функции также возможно использовать двоичные деревья поиска. И я пытаюсь понять, что наихудший и средний случай времени выполнения операций

insert,
find и
delete

стоит того средний случай. Улучшаются ли они по отношению к спискам?

— Форрест Гамп
источник

Если у вас есть доступ к тщательному анализу времени выполнения хеш-таблиц с линейной цепочкой (т. Е. Линейных списков), замените часть, в которую включены средние затраты в линейных списках, на усредненные результаты в случае реализации сбалансированного дерева поиска. Остальное это механика. (Очевидно, это помогает.)

— Рафаэль

4

$O(1)$ $O(n)$ $O(n)$ $O(n)$ $O(\log n)$ $O(n)$

$O(\log n)$

— jmad
источник

1

Это все правильно, но я не понимаю, как это отвечает на поставленный вопрос.

— rgrig

Это был не тот же вопрос , вообще в то время. (Даже в истории редактирования нет первоначального вопроса. Странно.) Я мог бы обновить свой ответ, но он стал бы излишним с ответом Жиля.

— jmad

4

$O(n)$ $n$ $n$ $n-1 = \Theta(n)$ $n-1$ $O(n)$ $O(1)$

$O(\log n)$

$O(1)$

$n$ $n/2$ $\Theta(n)$ $\Theta(\log n)$

— Жиль "ТАК - прекрати быть злым"
источник

2

«со средним распределением данных» следует читать «с достаточно случайной хэш - функции»

— JeffE