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JAVA源码走读(一) HashMapArrayList

HashMap 一、HashMap基本概念: HashMap是基于哈希表的Map接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。...HashMap不是线程安全的,如果想要线程安全的HashMap,可以通过Collections类的静态方法synchronizedMap获得线程安全的HashMap。...Map map = Connections.synchronized(new HashMap()); 二、HashMap的数据结构 HashMap的底层主要是基于数组和链表来实现的,它之所以又相当快的查询速度是因为它是通过计算散列码来决定存储的位置...ArrayList 一、首先是ArrayList的继承体系: public class ArrayList extends AbstractList implements List,RandomAccess...,Cloneable,java.io.Serializable public class ArrayList extends AbstractList implements List,

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时间复杂度空间复杂度

主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。 时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。...记作 T(n)= O( f(n) ),称O( f(n) ) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 T(n) 不同,但时间复杂度可能相同。...如:T(n)=n²+7n+6 T(n)=3n²+2n+2 它们的 T(n) 不同,但时间复杂度相同,都为 O(n²)。...阶乘阶 旅行商问题 说明:常见的时间复杂度有小到大依次排序,随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低 1....有的算法需要占用的临时工作单元数解决问题的规模 n 有关,它随着 n 的增大而增大,当 n 较大时,将占用较多的存储单元,例如快速排序和归并排序算法, 基数排序就属于这种情况 在做算法分析时,主要讨论的是时间复杂度

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时间复杂度空间复杂度

; 3.问题的输入规模(所谓的问题输入规模就是输入量的多少); 4.机器执行指令的速度; 由此可见,抛开这些计算机硬件、软件有关的因素,一个程序的运行时间依赖于算法的好坏和问题的输入规模。...算法的时间复杂度,就是算法的时间量度,记作:T(n)=O(f(n))。...它表示随着问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度,其中f(n)是问题规模n的某个函数。...基于我们对函数渐近增长的分析,推导大O阶的表示法有以下几个规则可以使用: 1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数; 2.在修改后的运行次数中,只保留高阶项; 3.如果最高阶项存在,且常数因子不为1,则去除这个项相乘的常数...函数调用的时间复杂度分析 之前,我们分析的都是单个函数内,算法代码的时间复杂度,接下来我们分析函数调用过程中时间复杂度

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时间复杂度空间复杂度

一、时间复杂度 1.概念 即时间复杂度计算的是执行次数 2.大O的渐进表示法 1.用常数1取代时间中的所有加法常数 2.在修改后的运行次数函数中,只保留最高项 3.如果最高项存在而且不是1,则去除这个项目相乘的常数...; } } if(exchange==0) break; } } 本题也再次证明了并不是所有双for循环都是O(N^2) ,假设有n个数,处于最坏情况下 冒泡排序是先通过第一个数后面的数依次比较...,比较次数为n-1 然后变为第二个数后面的数比较,比较次数为n-2 直到交换次数为1时完成冒泡排序 操作次数为 1 +2+3+.........N:factorial(N-1)*N; } 假设为3时得递归展开图 可以看出当N为3时 ,一共递归了3次,每次递归函数调用一次 即时间复杂度为O(N) 二、空间复杂度 1.概念 即创建变量的个数...2.用法 void bubblesort(int *a,int n)//冒泡排序 的bubblesort的空间复杂度 { assert(a); for(size_t end=n;end>0;end

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hashmap为什么查询时间复杂度为O(1)

Hashmap是java里面一种类字典式数据结构类,能达到O(1)级别的查询复杂度,那么到底是什么保证了这一特性呢,这个就要从hashmap的底层存储结构说起,下来看一张图: 上面就是hashmap的底层存储示意图...通过上面的描述,我们可以知道,根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1),使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。...哈希桶的数量超过了64个,将该哈希桶内部数据进行红黑树化处理 所以我们可以看到如果所有哈希桶内部数据都是链表存储的,那么每个哈希桶的数据量不会超过8个,这样当定位到某个哈希桶时,在该哈希桶继续查找也可以在O(1)时间内完成...,下面看一种极端情况,所有的数据都在同一个桶里面(这种情况只在所有键值hash值相同的情况下,这种情况下查询的时间复杂度为O(lgn),比如下面给出的一个类,所有我们在设置hashmap的键值时需要特别注意...的键值正常(不同对象的hash值不同的情况),哈希桶数量超过8个概率低于千万分之一,所以我们通常认为hashmap的查询时间复杂度为O(1) PS: 1、哈希冲突百分百的类 /** 测试哈希冲突的类

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时间复杂度空间复杂度总结

时间复杂度时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间,而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时,我们可以通过计算时间复杂度,判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。...随着n的不断增大,时间复杂度不断增大,算法花费时间越多。...通常我们计算时间复杂度都是计算最坏情况 时间复杂度的计算: (1)如果算法的执行时间不随着问题规模n的增加而增长,即使算法中有上千条语句,其执行时间也不过是一个较大的常数。...(3)循环不仅n有关,还与执行循环所满足的判断条件有关。 1 int i=0; 2 while (i < n && arr[i]!...调用n次,空间复杂度O(n*1)=O(n)。 时间复杂度空间复杂度总结: ?

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时间「空间」复杂度

对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序,虽然结果相同,但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别,比如快速排序猴子排序:)。...在前面的学习中,归并排序 快速排序 都带有递归的思想,并且时间复杂度都是O(nlogn) ,但并不是有递归的函数就一定是 O(nlogn) 级别的。从以下两种情况进行分析。...最好情况时间复杂度就是在最理想情况下执行代码的时间复杂度,它的时间是最短的;最坏情况时间复杂度就是在最糟糕情况下执行代码的时间复杂度,它的时间是最长的。...这部分的空间大小算法有关。 一个算法所需的存储空间用f(n)表示。S(n)=O(f(n)),其中n为问题的规模,S(n)表示空间复杂度。...一般二叉树 介于「列表二叉树」「平衡二叉树」之间,查找性能也在O(Log2n)到O(n)之间。 冰火交融 对于一个算法,其时间复杂度和空间复杂度往往是相互影响的。

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算法的时间复杂度空间复杂度

【C语言】时间复杂度空间复杂度 算法的效率 时间复杂度 空间复杂度 算法的效率 算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。...因此衡量一个算法的好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量的,即时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢,而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。 时间复杂度 时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。...一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例,算法中的基本操作的执行次数,为算法的时间复杂度。...这里就用到了大O表示法: 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1,则去除这个项目相乘的常数。

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算法的时间复杂度空间复杂度

一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准,身为开发者肯定会经常会听到这2个概念,但它们分别是什么意思呢?...时间复杂度是非常重要算法考察指标,甚至比空间复杂度更重要。因为现在大多数条件下,计算机的内存和存储都是足够充裕的。但是短时间能够出结果,用户体验会更好。...二、时间复杂度的计算 表示方法 我们一般用“大O符号表示法”来表示时间复杂度:T(n) = O(f(n)) n是影响复杂度变化的因子,f(n)是复杂度具体的算法。...四、总结 评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。...可能有的开发者接触时间复杂度和空间复杂度的优化不太多(尤其是客户端),但在服务端的应用是比较广泛的,在巨大并发量的情况下,小部分时间复杂度或空间复杂度上的优化都能带来巨大的性能提升,是非常有必要了解的。

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时间空间复杂度介绍

前言 大学学习的算法知识基本都还给了老师,对基本的时间空间复杂度也有点模糊了,在这里重新的学习一遍。...时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用「空间复杂度」来描述。...一、时间复杂度 常见的时间复杂度量级有如下: 上面从上至下依次的时间复杂度越来越大,执行的效率越来越低 常数阶O(1) 无论代码执行了多少行,只要是没有循环等复杂结构,那这个代码的时间复杂度就都是O...因此它消耗的时间是随着n的变化而变化的,因此这类代码都可以用O(n)来表示它的时间复杂度。...,即 O(n) 参考: 算法的时间空间复杂度(一看就懂)

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何为时间复杂度空间复杂度

本文主要从时间复杂度和空间复杂度的定义说起,然后介绍常见的时间复杂度和空间复杂度,最后则是对常见排序算法进行了总结。...时间复杂度 定义 若存在函数 ,使得当 趋向无穷大时, 的极限值为不等于 0 的常数,则称 是 的同数量级函数,记作 ,称 为算法的 渐进时间复杂度,简称 时间复杂度...此时执行时间复杂度为常数。...,表示算法的存储空间数据规模间的增长关系,用 来代替; 常用空间复杂度 算法执行所需临时空间不随某一变量 n 的大小而变化,则该算法空间复杂度为一个常量,表示为 ; int num1...主要介绍了时间复杂度的定义、推导原则以及常见时间复杂度,还对空间复杂度定义以及常见空间复杂度进行了介绍,最后则是总结了常见排序算法的时间复杂度和空间复杂度

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2.时间复杂度空间复杂度

所以赶紧上车,一起学习数据结构算法,赶紧上车「稳稳」的学会如何检测跑车到底快不快,省油不省油。 这里就要用到我们今天要讲的内容:时间、空间复杂度分析。..., n 的大小无关,所以对于复杂度并没有影响。...int a = 1; int b = 2; int c = 3; 我们的 HashMap get()、put() 其实就是 O(1) 时间复杂度。...空复杂度分析 理解了前面讲的内容,空间复杂度分析方法学起来就非常简单了。 时间复杂度的全称是渐进时间复杂度,表示算法的执行时间数据规模之间的增长关系。...复杂度也叫渐进复杂度,包括时间复杂度和空间复杂度,用来分析算法执行效率数据规模之间的增长关系,可以粗略地表示,越高阶复杂度的算法,执行效率越低。

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【数据结构】时间复杂度空间复杂度

前言 学习数据结构,那必须得先介绍时间复杂度空间复杂度,而且在很多时候出现在校招的笔试之中。 很多公司对代码能力的要求提高了,大厂笔试中几乎全是算法题而且难度大,中小厂笔试中也会有算法题。...那该如何衡量其好坏呢? 3.2 算法的复杂度 算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。...时间复杂度 4.1 时间复杂度的概念 时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。...一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例,算法中的基本操作的执行次数,为算法的时间复杂度。 即:找到某条基本语句问题规模N之间的数学表达式,就是算出了该算法的时间复杂度。...} 这里递归调用空间复杂度计算,也是空间的老家,但是时间不同的是,空间是可以重复利用的。

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数据结构算法 - 时间复杂度空间复杂度

时间复杂度时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间,而是算法执行语句的最大次数。 空间复杂度:类似于时间复杂度的讨论,一个算法的空间复杂度为该算法所耗费的存储空间。往往跟为最大创建次数。...所以这段代码的时间复杂度为O(n^2)。 如果外循环的循环次数改为了m,时间复杂度就变为O(mXn)。 所以我们可以总结得出,循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。...存储算法本身所占用的存储空间算法书写的长短成正比,要压缩这方面的存储空间,就必须编写出较短的算法。...如当一个算法的空间复杂度为一个常量,即不随被处理数据量n的大小而改变时,可表示为O(1); 当一个算法的空间复杂度以2为底的n的对数成正比时,可表示为0(10g2n); 当一个算法的空I司复杂度...O(log2 n) 时间复杂度O(n) 空间复杂度为O(1) 时间复杂度为O(2^n) 空间复杂度为O(n) 总结 下面贴出一个常用排序算法中的时间复杂度和空间复杂度的分析图: ?

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【数据结构算法】时间复杂度空间复杂度

一.前言 从这篇文章开始,C语言的学习就结束了,接下来将会开启数据结构算法的学习。...下面就让我们一起学习时间复杂度和空间复杂度是什么吧~ 二.时间复杂度 1.概念 1.时间复杂度是一个函数(注意这不是编程语言里的函数,而是数学意义上的函数); 2.这个函数指的是算法跑的次数的函数,...并不是算法运行的时间,因为同一个算法在不同的机器上运行的时间可能是不同的,用算法的运行时间表示时间复杂度是欠妥的; 3.一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例,算法中的基本操作的执行次数,为算法的时间复杂度...推导大O阶方法: 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1,则去除这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。...) 例6.二分算法的时间复杂度 // 计算BinarySearch的时间复杂度

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数据结构 | 时间复杂度空间复杂度

正文 先说结论 时间复杂度主要是衡量一个算法的运行快慢,通常由循环决定 空间复杂度主要是衡量一个算法运行所需的额外空间,通常由开辟的空间大小决定 常见错误理解 时间复杂度是就是一段代码实际运行运行所花的时间...,关于时间&空间复杂度的更多知识可以往下看 ---- 时间复杂度 先说概念 在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量地描述了该算法的运行时间 同大多数读者一样,我也不喜欢冗长复杂的官方解释...比如 N、2NN ^ 2,最高阶项为N^2 接着上面的推导 2N ^ 2 + 2N,显而易见 2N ^ 2 要大于 2N,2N ^ 2就是这里的最高阶项 如果存在常数项 * 最高阶项的情况,就要去除常数项...比如2N,最终复杂度为N 最后在对最高阶项进行处理 2N ^ 2 ,常数项 2 对整体时间复杂度影响是不大的,应该去除 以上就是通过 大O渐进表示法 求时间复杂度的步骤,当然示例中的时间复杂度最终为...大O渐进表示法 求出时间复杂度 题目一 // 计算Func1的时间复杂度

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数据结构算法(一)| 时间复杂度空间复杂度

算法时间复杂度 算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记做: T(n) = O(f(n)) ....它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称为时间复杂度。其中f(n) 是问题规模n的某个函数。...大O阶推导 推导大O阶的方法如下: 用常数1取代运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高项 如果最高阶存在且不是1,则去除这个项相乘的常数 得到的最后结果就是大O阶。...+ (n-2) + ... + 1 = n(n+1)/2 n(n+1)/2 = n^2/2 + n/2 根据上述推导方法,没有常数第一条忽略,第二条只保留最高项,所以可以去掉 n/2 , 第三条去掉最高项相乘的常数...2^x = n x = log(2)n 所以大O 为 O(logn) 常见的时间复杂度 例子 时间复杂度 术语 242342 O(1) 常数阶 3n+4 O(n) 线性阶 3n^2+4n+5 O(n^

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