本文實例講述了Java基于二分搜索樹、鏈表的實現(xiàn)的集合Set復雜度分析。分享給大家供大家參考，具體如下：

兩種集合類的復雜度分析

在Java底層基于二叉搜索樹實現(xiàn)集合和映射 和Java底層基于鏈表實現(xiàn)集合和映射中以二分搜索樹和鏈表作為底層實現(xiàn)了集合Set，在本節(jié)就兩種集合類的復雜度分析進行分析：測試內(nèi)容：Java底層基于二叉搜索樹實現(xiàn)集合和映射和Java底層基于鏈表實現(xiàn)集合和映射中使用的書籍。測試方法：測試兩種集合類查找單詞所用的時間

//創(chuàng)建一個測試方法 Set<String> set:他們可以是實現(xiàn)了該接口的LinkedListSet和BSTSet對象 private static double testSet(Set<String> set, String filename) { //計算開始時間 long startTime = System.nanoTime(); System.out.println('Pride and Prejudice'); //新建一個ArrayList存放單詞 ArrayList<String> words1 = new ArrayList<>(); //通過這個方法將書中所以單詞存入word1中 FileOperation.readFile(filename, words1); System.out.println('Total words : ' + words1.size()); //增強for循環(huán)，定一個字符串word去遍歷words //底層的話會把ArrayList words1中的值一個一個的賦值給word for (String word : words1) set.add(word);//不添加重復元素 System.out.println('Total different words : ' + set.getSize()); //計算結(jié)束時間 long endTime = System.nanoTime(); return (endTime - startTime) / 1000000000.0;//納秒為單位 } public static void main(String[] args) { //基于二分搜索的集合 BSTSet<String> bstSet = new BSTSet<>(); double time1 = testSet(bstSet, 'pride-and-prejudice.txt'); System.out.println('BSTSet:' + time1 + 's'); System.out.println('————————————————————'); //基于鏈表實現(xiàn)的集合 LinkedListSet<String> linkedListSet = new LinkedListSet<>(); double time2 = testSet(linkedListSet, 'pride-and-prejudice.txt'); System.out.println('linkedListSet:' + time2 + 's'); }

結(jié)果：BSTSet的速度比LinkedListed的速度快

集合的時間復雜度分析：1.鏈表情況

2.二叉搜索樹的情況

在基于二叉搜索樹的情況下，增加、查詢、刪除的與二叉搜索樹的深度有關(guān)，每次操作均為從根節(jié)點到某一一支子樹的葉子節(jié)點之間進行操作，時間復雜度為0(h),h表示二叉搜索樹的高度（層數(shù)）。

二叉搜索樹復雜度如下：

2.1 探究鏈表情況下的n與二叉搜索樹的h的關(guān)系

下面對n與h關(guān)系進行推導：

2.1.1 采用滿二叉樹的情況進行分析（最優(yōu)情況）

采用滿二叉樹（每個節(jié)點都有左右節(jié)點，除了葉子節(jié)點）來進行分析的原因為滿二叉樹是一種極端情況，如下圖：

從上圖中關(guān)于h層總共有多少個節(jié)點有如下推導：

假設(shè)節(jié)點個數(shù)為n個則有如下關(guān)系：

針對都是log級別的關(guān)系，底數(shù)是多少不影響它是log級別的則有：

2.1.2 單個孩子情況----二叉搜索樹最壞情況（節(jié)點數(shù)等于其高度）

比如：下面這種二叉搜索樹

對于這種只有單個孩子的情況，此時二叉搜索樹退化成了鏈表，此時的時間復雜度為O(n)。

2.2 兩種集合復雜度統(tǒng)計

2.2.1 logn和n的差距

推薦是最好的支持，關(guān)注是最大的鼓勵。親愛的朋友，很榮幸在園子里遇到您。

本節(jié)涉及的源碼地址為https://github.com/FelixBin/dataStructure/tree/master/src/SetPart

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希望本文所述對大家java程序設(shè)計有所幫助。