Підсумок Big-O для впровадження Java Collections Framework? [зачинено]

Я, можливо, незабаром буду викладати "курс краху Java". Хоча, мабуть, можна припустити, що члени аудиторії будуть знати нотацію Big-O, але, мабуть, не безпечно припустити, що вони будуть знати, яким є порядок проведення різних операцій з різних реалізацій колекцій.

Я міг би зайняти час для створення зведеної матриці, але якщо вона вже є десь у загальнодоступному доступі, я б неодмінно хотів би використати її повторно (з належним кредитом, звичайно).

Хтось має вказівники?

Цей веб-сайт досить хороший, але не стосується Java: http://bigocheatsheet.com/

У книзі Java Generics and Collections є ця інформація (сторінки: 188, 211, 222, 240).

Реалізація списку:

                      get  add  contains next remove(0) iterator.remove
ArrayList             O(1) O(1) O(n)     O(1) O(n)      O(n)
LinkedList            O(n) O(1) O(n)     O(1) O(1)      O(1)
CopyOnWrite-ArrayList O(1) O(n) O(n)     O(1) O(n)      O(n)

Встановити реалізації:

                      add      contains next     notes
HashSet               O(1)     O(1)     O(h/n)   h is the table capacity
LinkedHashSet         O(1)     O(1)     O(1) 
CopyOnWriteArraySet   O(n)     O(n)     O(1) 
EnumSet               O(1)     O(1)     O(1) 
TreeSet               O(log n) O(log n) O(log n)
ConcurrentSkipListSet O(log n) O(log n) O(1)

Реалізація карти:

                      get      containsKey next     Notes
HashMap               O(1)     O(1)        O(h/n)   h is the table capacity
LinkedHashMap         O(1)     O(1)        O(1) 
IdentityHashMap       O(1)     O(1)        O(h/n)   h is the table capacity 
EnumMap               O(1)     O(1)        O(1) 
TreeMap               O(log n) O(log n)    O(log n) 
ConcurrentHashMap     O(1)     O(1)        O(h/n)   h is the table capacity 
ConcurrentSkipListMap O(log n) O(log n)    O(1)

Реалізація черги:

                      offer    peek poll     size
PriorityQueue         O(log n) O(1) O(log n) O(1)
ConcurrentLinkedQueue O(1)     O(1) O(1)     O(n)
ArrayBlockingQueue    O(1)     O(1) O(1)     O(1)
LinkedBlockingQueue   O(1)     O(1) O(1)     O(1)
PriorityBlockingQueue O(log n) O(1) O(log n) O(1)
DelayQueue            O(log n) O(1) O(log n) O(1)
LinkedList            O(1)     O(1) O(1)     O(1)
ArrayDeque            O(1)     O(1) O(1)     O(1)
LinkedBlockingDeque   O(1)     O(1) O(1)     O(1)

Внизу javadoc для пакету java.util міститься кілька хороших посилань:

• Огляд колекцій має приємну підсумкову таблицю.
• Анотований контур перераховує всі реалізації на одній сторінці.

Javadocs від Sun для кожного класу колекцій, як правило, скаже вам саме те, що ви хочете. HashMap , наприклад:

Ця реалізація забезпечує продуктивність у постійному часі для основних операцій (get and put), припускаючи, що хеш-функція належним чином розподіляє елементи між відрами. Ітерація над переглядами колекції вимагає часу, пропорційного "потужності" екземпляра HashMap (кількість відра) плюс його розміру (кількість відображень ключових значень).

Дерево карта :

Ця реалізація забезпечує гарантовану вартість часу журналу (n) для операцій, які містять, кладуть, ставлять і видаляють.

Дерево :

Ця реалізація забезпечує гарантовану вартість журналу (n) часу для основних операцій (додавання, видалення та вміст).

(наголос мій)

Хлопець вище дав порівняння для HashMap / HashSet проти TreeMap / TreeSet.

Я розповім про ArrayList vs. LinkedList:

ArrayList:

• O (1) get()
• амортизований O (1) add()
• якщо ви вставляєте або видаляєте елемент в середині за допомогою, ListIterator.add()або Iterator.remove(), це буде O (n), щоб перемістити всі наступні елементи

LinkedList:

• O (n) get()
• O (1) add()
• якщо ви вставите або видалите елемент в середині за допомогою, ListIterator.add()або Iterator.remove()це буде O (1)