我们可以使用地图搜索而不是二分搜索吗？

Question

地图提供 O(1) 查找。 我们不能通过数组一次 go 并构建一个与其索引相对应的 map （与数组相反），当我们想要搜索一些东西时，我们可以调用map[VALUE]它将返回索引。

它可能不适用于数组中的大值，但假设a[i]<10^5 ，我们不能这样做而不是二进制搜索吗？ 然后，每个查询将是 O(1)。

PS：我的意思是无序 map ..

Answer 1

以下是您可能要考虑的问题 -

• 您不能在 map 中存储多个相同值的元素

• 查找时间是O(log(n))而不是O(1)

• 在 map 中发生的事情并不神奇，它允许我们在更短的时间内访问它。 在unordered_map的后台有一个散列过程正在进行，它给出了O(1)并且这也需要时间。 所以，大 O 隐藏了一个很大的常数时间因子。 标准map为您提供O(logn)查找，与数组中的二进制搜索相同的时间复杂度。

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您获得的搜索平均时间复杂度大致相同。 在 C++ 中使用标准映射将遇到的主要问题是它无法容纳具有相同值的多个元素。 使用 map 可能获得的一个优势是删除和插入时间将为O(logn) 。

因此，如果您知道您将处理的数据集没有重复元素和/或将频繁添加/删除元素，那么您肯定可以考虑 map 作为这种情况下更好的选择

Answer 2

hash 表，如 Python 字典，将给出每次查找的摊销固定平均成本。

对于大型数据集，这可能成为二进制搜索的有趣替代方案。

由于以下原因，某些算法可能绝对需要二进制搜索：

当查找值不在数据集中时，二分查找仍然可以在相同的O(logn)成本下判断数据集中大于查找值的最小值和小于查找值的最大值。

对我来说，重复问题不是问题，因为您可以在数组中存储 (value, frequency) 或 (value, [payload1, payload2, ...]) 的元组，因此仍然使用 hash 表。

Answer 3

由于确切的运行时间将取决于密钥的长度和类型、它们的分布、它们的数量，因此建议对您的特定应用程序进行基准测试。