最小堆/哈希表/二叉树/平衡二叉树/红黑树的意义

接触堆数据结构是在排序里面讲的,空间复杂度O(1),时间复杂度O(NlogN),但是在实践中还是不如快速排序(好像快速排序可以更好的利用硬件特性)。堆 的意义就在于:最快的找到最大/最小值,在堆结构中插入一个值重新构造堆结构,取走最大/最下值后重新构造堆结构 其时间复杂度为O(logN),而其他方法最少为O(N).堆实践中用途不在于排序,其主要用在调度算法中,比如优先级调度,每次取优先级最高的,时间驱 动,取时间最小/等待最长的 等等 ,分为最大堆/最小堆。

哈希表主要可以在O(1)时间内对查找对象定位,但是事实上,如果输入集合不确定的情况下,可能出现大量的冲突,虽然有很多好的哈希函数,但是随着随机输入,大量冲突还是不可避免,可能出现最差情况。所以,哈希表如果用在输入集合确定(即以后只会做查询操作)的情况下,选择合适的函数函数和解决冲突的方法(perfect hash)可以在O(1)时间内完成查找(有证明,看不懂)。

二叉树支持动态的插入和查找,保证操作在O(height)时间,这就是完成了哈希表不便完成的工作,动态性。但是二叉树有可能出现worst-case,如果输入序列已经排序,则时间复杂度为O(N)

平衡二叉树/红黑树就是为了将查找的时间复杂度保证在O(logN)范围内。

所以如果输入结合确定,所需要的就是查询,则可以考虑使用哈希表,如果输入集合不确定,则考虑使用平衡二叉树/红黑树,保证达到最大效率

    原文作者:平衡二叉树
    原文地址: https://blog.csdn.net/abcd1f2/article/details/45333805
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