[英]What is the best performing general purpose data structure? [closed]
我想创建一个库，用户需要做的其中一项功能是存储和检索数据以及索引。我不知道他们会做更多的事情：插入、读/写、删除、或随机搜索。
你会使用什么样的数据结构来让它们获得最好的性能？ 您提出的数据结构在每种情况下如何比较性能？
考虑 hash 表还是 avl 树？ 或者像数据结构的组合？ arrays的链表？
如果它能自我优化，那就太棒了，这样它就会看到用户正在做更多的插入或读取或随机搜索，因此未来的插入会为此进行优化。
没有一个最好的数据结构可以做到这一点，否则我会 promise每个人都会使用它。 但是，有几个非常合理的选项可用。
首先要考虑的问题是您需要对数据做什么？ 如果您只是存储项目并稍后查找它们，而您需要做的就是添加、删除和查找项目，那么您可能希望更多地查看 hash 表的各种风格。 另一方面，如果您正在寻找按排序顺序处理项目的能力，那么 hash 表可能已经用完了，您可能应该更多地关注平衡树。
下一个问题是您要存储什么类型的数据。 如果每个项目都有一些关联的键，它是什么样的键？ hash 表和 BST 通常都很棒，但也存在更专门的数据结构，它们专门用于字符串键（尝试）和其他类型，如整数。
从那里你应该考虑你存储了多少数据。 如果您要存储几百兆字节并且可以轻松地放入 RAM，那么您可能不需要在这里做任何特别的事情。 但是，如果您拥有真正大量的数据，而有些东西无法放入 RAM，则您需要研究外部数据结构，例如 B 树。
另一个要考虑的问题是您想要什么样的性能保证。 大多数 hash 表都需要随着项目数量的增加进行某种动态调整大小，这可能会导致不频繁但代价高昂的重建操作，从而减慢速度。 如果您绝对需要实时性能，这将不适合您。 如果您对此表示满意，那么请拨打 go！
假设您随后将范围缩小为“hash 表”或“平衡 BST”。 现在您必须使用 select 类型，对于 hash 表。 像线性探测 hash 表或链式哈希这样的简单结构通常需要一些性能调整才能最大限度地提高效率，在某些情况下，布谷鸟哈希等较新的方法可以提供更好的 memory 性能，而像 Google 的flat_hash_map这样的工程方法针对 x86 架构进行了极度优化。 对于 BST，如果查找次数多于插入或删除次数，您可能需要类似 AVL 树的东西，因为 AVL 树的高度较低，但如果插入和删除更常见，您可能还想查看红/黑树，如果你真的有很多删除，也许会变成更现代的树，比如 RAVL 或 WAVL 树。
所有这一切都表明答案是“视情况而定”。 您对您的特定应用程序了解得越多，您就能选择越好的数据结构。 遗憾的是，没有一种数据结构可以统领一切。 :-)
哪个是执行涉及非常大数字的计算的最佳数据结构
[英]Which is the best data structure for performing calculations involving very large digits
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