java时间复杂度,java时间复杂度如何计算

解释以下Java哈希hash函数的时间和空间复杂度?

我们要保证那个链表长度为1，才可以说时间复杂度能满足O（1）。但这么说来只有那个hash算法尽量减少冲突，才能使链表长度尽可能短，理想状态为1。

这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。通过某种转换关系，使关键字适度的分散到指定大小的的顺序结构中，越分散，则以后查找的时间复杂度越小，空间复杂度越高。

其作用：时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。

java中HashMap查找的时间复杂度是多少?

Java中如将数据存储在内存中，最简单的算法结构是HashMap。通过HashMap判断key是否存在，来判断数据是否存在。

hash是一种很常见也很重要的数据结构，是用hash函数根据键值（key）计算出存储地址，以便直接访问。由完美hash函数（即键值和地址是一一对应的）计算出的地址，在访问时，时间复杂度为O（1）。

HashMap 实现了快速的插入、删除和查找操作，而且具有平均时间复杂度为 O（1） 的性能，具有非常高的访问速度。无法直接比较 Redis 和 Java 中的 HashMap 哪一个更快，因为它们是不同的东西。

要说查询速度， 还是 HashMap 最快 TreeMap基于红黑树（一种自平衡二叉查找树）实现的，时间复杂度平均能达到O（log n）。HashMap是基于散列表实现的，时间复杂度平均能达到O（1）。

因为hashMap内部维护了一个Entry数组，hashcode即数组下标，根据key.hashcode（）即可在数组中get到Entry对象，即O（1）。当然，这是理想情况。

数据量小的情况其实无所谓了，数据量大的时候就要看hash函数的冲突多少了，java的hashmap好像期望比对次数是8次，不过在hash函数完美hash全部数据0冲突的情况下复杂度就是1，而二分查找是log（n），hash要快一些。

时间复杂度怎么算例题

1、在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O（1），另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T（n）=n2+3n+4与T（n）=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O（n2）。

2、T（n-1） + T（n-1） = 2T（n-1） 2*2T（n-2）（2^i）T（n-i）（2^（n-2）T（n-（n-2）=（2^（n-2）T（2）=2^（n-2）所以时间复杂度为 2^n。

3、找出后，f（n）=该数量级，若T（n）/f（n）求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n）。

4、简单理解，时间复杂度就是执行语句被调用了多少次。

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