Big O：这个算法的时间复杂度是多少？

Question

下面我的方法的最佳情况和最坏情况时间复杂度是多少？

我知道 ArrayList.add() 的时间复杂度为 O(1) 但不确定loaded.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

  public static int countUnique(WordStream words) {

    ArrayList<String> loaded = new ArrayList<String>();
    ArrayList<String> empty = new ArrayList<String>();

    // Fill loaded with WordStream words
    for (String i : words) {
      loaded.add(i);
    }

    empty = (ArrayList<String>) loaded.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

    return empty.size();
  }

Answer 1

首先， ArrayList()不是所有操作的 O(1) ，而是add() 。

distinct()是 O(n)，因为它必须检查所有元素。 每次迭代都是 O(1)，因为它由一个 O(1) 的 HashSet 支持。

您可以将代码替换为：

return (int)loaded.parallelStream().distinct().count();

这会快很多，但仍然是 O(n)

Answer 2

您可以通过不使用流来更简洁地实现这一点：

HashSet<String> loaded = new HashSet<>();
for (String i : words) {
  loaded.add(i);
}
return loaded.size();

由于您已串行执行此循环，因此您不会从并行流中获得太多好处。

这种方法也是 O(n)。

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正如@Holger 所指出的，如果WordStream是一个Collection （而不仅仅是一个可迭代的），它可以更简洁地实现：

return new HashSet<>(words).size();

但是，在WordStream是否实际上是Collection的问题中没有指定。