というのはO(1)?

https://stackoverflow.com/questions/332952

22-07-2019
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質問

って気づくとても不思議な使用のO(1)論アルゴリズムを伴うハッシュの種類を検索し、多くの辞書を使いながらタイプ、言語システム、辞書を使ってはハッシュ配列の型を使用の配列インデックス表記です。●

基本的にはO(1)と限定時間（一般的に)固定します。つかの基本的な操作はO(1)が利用中間言語の特殊Vmが歪の発生も考え方はこちら（例えば、どのようにな償却は、ガベージコレクタ等の動的過程のどすることでO(1)。

ながらも無視償却フォームを提ごみ収集いたことがきっかけで、今でもわからないどのように飛躍仮定手法の探索できO(1)合を除いて非常に特別な条件です。

このことに気づかこの前例できていた Pandincus題に関し、"適切な"コレクションの使用を得る項目につO(1)時のC#.います。".

どの委員が、コレクションのみのガイドとないのときにはO(1)としてアクセスの保障に結合して固定した結合配列する整数インデックス値とします。は、基本的にボランティアの配列は実施する一部のマッピングにランダムアクセスメモリーを使用するにはO(1)事業を通じて細胞を有する。

コレクションのベーシックプランな何らかの検索を決定する位置をマッチング細胞の異なる種類の指数は疎配列の整数インデックス)、生命はそれほど簡単ではありません。特に、がある場合collisons、混雑が可能で、アクセスはO(1)です。場合には柔軟かつ必要があると認識及び償却費の拡大の構造などのツリーのルートノードのハッシュテーブル）る混雑緩和など、高衝突入射またはツリーの不均衡).

うことで、そのお手伝いをしてい身のこれらの柔軟且つダイナミックな構造としてO(1)です。しかし、営利を目的としてO(1)ソリューションせずに特定の条件には必ず実際にはO(1)アクセスを確保するという一定の挙動評価になります。

という問いにすべての準備は本当にために質問です。何はさりげなく周りのO(1)なぜ受け入れで求?で認められるもO(1)できるundesirablyはあくまでも近いのです。やはO(1)単純に処分は、計算の複雑さという概念を非公式を使用しますか？私は戸惑.

更新:の回答やコメントを指摘していましたカジュアル約を定義するにはO(1)自分自身としていま補修。I amまでお問い合わせくだ良い答えは、一部のコメントのスレッドではなくより多くの興味深いて回答数ある。

解決

私自身はO(1)必ずしも一定;ているのではなく、に依存しない変数を検討してきました。このようにハッシュルックアップできるといわれるO(1)に関しての要素数のハッシュがないの長さのデータのハッシュされた比率の要素のバケットのハッシュ.

その他の要素が混乱するとき表記で記述する制限ます。このように関数f(N)小値がNの場合実際に示す大きな変動がないです正しいと言うにはO(1)の場合に限として解の無限大は一定の関連

他のヒント

問題は、人々の加減だと用しています。3重要なのはっきりと異なる授業はこちら

O(1)最悪の場合

これは単純なすべての業務以内の一定の時間最悪の場合があります。アクセス要素の配列 O(1) 最悪。

O(1)償最悪の場合

償却というわけではありません操作 O(1) 最悪の場合には、あらゆるシークエンスのN業務の総コストの並び順のシーケンスでない O(N) 最悪の場合には、することもできないので行きのコストを単一の操作による一定のものに十分"クイック操作の"遅い"業務の時間の並び順のシーケンスは必ずしも一致するものではあり線の数。

例えば、標準の基準動的配列兼容量で埋め尽くされた要求 O(1) の償却時間要素の挿入にも挿入を必要と O(N) 時間が十分に O(1) 挿入する挿入Nい O(N) 時間ます。

O(1)平均

この優.ることができ定義の平均の場合:一のための無作為化アルゴリズム固定入力し、決定論的アルゴリズムのランダム化用の入力端子が付いています。

たrandomizedアルゴリズム固定力を計算することができ、平均走行時間指定する入力による解析のアルゴリズムの決定などの確率分布の全ての走行時間の平均と分布によってはアルゴリズムの改良により、この場合にはできない場合がありの停止問題)。

その他の場合は、いくつかの条件がある確率分布を用の入力端子が付いています。例えば、測定選別アルゴリズムの一の確率分布の状況を把握して使用することは、すべてのN!可能な組み合は、入力等があると思われます。その後、平均走行時間の平均走行時間は全て可能で、入力の重み付きによる確率の各入力します。

以来、この質問は、ハッシュテーブルは、確かに第二の定義の平均。今までできない決定の確率分布の投入なので、もしできるハッシュはもちろん、その項目からユーザのキー入力したファイルからシステム。したがって、話のハッシュテーブル、ほとんどの人だけでこのような入力は百万ドルの節約につながると、ハッシュ関数が複数ある行動などのハッシュ値の入力は基本的にランダムに配布を均一にし、可能なハッシュ値です。

かせる最後の点の掛け流しの O(1) 平均性能ハッシュテーブルから全てのハッシュ値を測定することが必要である。この想定に違反した場合（これは通常ないものの、それは確かにできるという)は、走行時間がなくなっ O(1) おります。

参照サービス妨害による複雑なアルゴリズム.この論文では、著者のつどのように搾取されて弱点のデフォルトのハッシュ機能の使用によるPerlのバージョンを多数の文字列のハッシュの衝突.この文字列のリストも生成されるサービス妨害攻撃の一部webserversを供給してこれらの文字列の結果、最悪の場合 O(N) 行動のハッシュテーブルが使用するwebservers.

O(1)手段を一定時間(通常は固定スペース

で明らかにこの二つの別々の記述です。きにはO(1)時間がO(n)スペースなどを実行します。

で認められるもO(1)できるundesirablyはあくまでも近いのです。

O(1)できるimpractically大でO(1)です。ではしばしば無視する場合はご存知だとは非常に小さなデータセットの定数よりも大事なのは、あなたの複雑さ、合理的に小さなデータセットにとっては、これらのバランスを。O(n!) アルゴリズムで出を行うO(1)の場合の定数、サイズのデータセットの適切な縮尺を決定する。

O()表記の尺度を示すものであり、複雑ないものではなく、時間アルゴリズムを取るとか、または純粋な測定方法"良い"指定アルゴリズムが与えられた。

できるだなんて言っていると思うがカップルでの基礎のある労働基準法、労働者派遣法の請求項がアップのハッシュテーブルは、複雑さをO(1)です。

のハッシュ関数は合理的な設計のため、多数の衝突.
のキーセットなのですが、ここではランダムに分布し、少なくともいわざわざのハッシュ関数を実行が低調に推移しました。

最悪の場合の複雑性のハッシュテーブル席にはO(n)、そのことがさらに上記2つの前提をアップデート。

超えるセットはハッシュテーブルデータ構造を支えるにはO(1)検索し、挿入出来ます。

ハッシュテーブルは通常のキーと値のペアの キーを使用して、パラメータをチューニング機能（ハッシュ関数まる値をその内部データ構造, 通常、配列になります。

として挿入、検索のみに依存すの結果は、ハッシュ関数が複数にならないサイズのハッシュテーブルも多数の要素が格納され、ハッシュテーブルはO(1)の挿入を探索となりました。

があり とを条件と, しています。そして、ハッシュテーブルがいますハッシュの衝突のハッシュ関数を返却する要素の配列で占められていました。このnecesitate、 衝突の解決 見出すために別の空要素です。

時のハッシュの衝突が発生した場合、検索または挿入はできませんO(1)時間。しかし、 良い衝突の解決アルゴリズム 数を削減することが可能となかに見つけようとするもsuiteable空のスポットや 増加のハッシュテーブルサイズ 数を削減することが可能と衝突。

なので、理論上は、 みのハッシュテーブルの配列によって補助されており、無数の要素は、本プロジェクトのハッシュ機能が実現できるのでO(1)性能, どのようなハッシュの衝突するまでの必要な業務です。そのため、任意の有限サイズの配列でもよO(1)によるハッシュの衝突.

今では一例です。プログラムを利用しましょうハッシュテーブルを店舗の (key, value) ：

(Name, Bob)
(Occupation, Student)
(Location, Earth)

実施して、ハッシュテーブルのバックエレ100ます。

の key まを決定する際に使用される要素の配列店（key, value)ペアです。を判定するための要素、 hash_function 使用されます。

hash_function("Name") を返します 18
hash_function("Occupation") を返します 32
hash_function("Location") を返します 74.

以上の結果から、またを割り当て (key, value) ペアの要素の配列になります。

array[18] = ("Name", "Bob")
array[32] = ("Occupation", "Student")
array[74] = ("Location", "Earth")

挿入のみを使用する必要があるハッシュ機能に依存しないサイズのハッシュテーブルやその要素で行うことができますO(1)時間。

同様に、検索のための要素のハッシュ機能です。

していくために、どのような見出しのキー "Name", ま行 hash_function("Name") している配列内の要素の値が存在しています。

また、検索には依存しないサイズのハッシュテーブルも多数の要素が格納されるため、O(1)操作を実行します。

すべての正することができます。んでみましょう。加入 ("Pet", "Dog").しかし、問題があり、 hash_function("Pet") を返します 18, は、同じハッシュを "Name" 鍵があります。

そのため、まる覚悟が必要であるこのハッシュの衝突.そのハッシュの衝突の解決機能を使用した、新しい空の要素 29:

array[29] = ("Pet", "Dog")

また、ハッシュの衝突はこの挿入、私たちのパフォーマンスはないO(1)です。

この問題にも作しようとした場合を検索する "Pet" キーとしての要素を含む "Pet" キーおよ hash_function("Pet") も18定します。

しば見上げる要素は18日までの "Name" よ "Pet".を見つけた場合にはこの矛盾を解の衝突を取得するためには、正しい要素を含む実 "Pet" 鍵があります。Resovlingのハッシュの衝突が追加運営のハッシュテーブルを行わないでO(1)時間。

できませんのその他の議論いが少なくとも一つのハッシュアルゴリズムは保証するO(1)です。

鳩ハッシュを維持して不変量などのないようにチェーンのハッシュテーブル。挿入は償却をO(1),検索はO(1)です。見たことがありませんの実装ですことのできない新たに発見されたとき大学があります。比較的静的なデータセットにとっては、これは非常に良いO(1)で計算し二つのハッシュ機能を行う二つのルックアップし、直ちに知っていたと言えるのでしょうか。

されているということを、このあと、ハッシュcalcuationはO(1)しています。きいため長さKの文字列、ハッシュは低O(K).実際には、できる限Kか簡単に言K < 1000です。O(K)~=O(1)K < 1000です。

が概念的なエラーをどのよき理解に大きなん表記です。●どのような意味するものであるが、アルゴリズムの入力データセットを上限にアルゴリズムの実行時の値は、機能時のサイズのデータセットが楽しんでいただくために。

一つはアルゴリズムはO(n)時間でのランタイムのためのアルゴリズムの最悪の場合により直線のサイズを入力します。

合アルゴリズムはO(1)時間のことだけではこれまでの関数T(f)を求める実行時の関数f(n)が存在する自然の正数kがT(f) < kのための入力。本来、この上限の実行時間のアルゴリズムに依存しないサイズ、ブラウザの設定を変更、有限を制限します。

今、あずかっているわけではないどのような方法では限界が小さく、その独自のサイズを入力します。なので私は人工的に定義する行きのサイズのデータセットは、その複雑さO(k)==O(1)です。

例えば、検索のためのインスタンスの値は、リンクリストはO(n)時間で動作します。だいたことはないと思いリストを最大8つの要素、O(n)になりO(8)がO(1)です。

この場合には、使用していましたtrieのデータ構造としての辞書(ツリーの文字は、葉ノードの値を使用する文字列としてキー)の場合、keyはすでに限定し、そのルックアップ時間をできるO(1)(いを定義する文字分野として最kの文字の長さは、合理的な仮定のための多くの場合).

のためのハッシュテーブルとすると、ハッシュ機能が良(分布)、十分に疎行での衝突、やり直行の場合のデータ構造が十分に緻密なることができます。でO(1)アクセス-時間構造。

その結果、O(1)時間がゃると気付くことができました。大規模データ構造の複雑化に十分なハッシュ機能を実現できない場合があり生じているものと考えられるが、どのようなコーナーの場合は存在し、金額の衝突で行動するようにO(n)時間でのデータ構造やそれを単に混ぜなら非常に高価です。その場合には、O(log(n))構造のようにAVLまたはB-tree可能に優れています。

一般的に、と思う人が利用して比較的わらず正確かつ.例えば、ハッシュベースのデータ構造をO(1)(平均)で見た場合の設計よりも高い優先順位を与えて良いハッシュ.すべてのものハッシュを単一のバケット、その後、O(n)一般的にものを使用しの良いアルゴリズムの鍵と合理的に分散で便利な話でO(1)なすべての資格要件。同様にリストでは、樹木等して特定の実装ではより便利について話し合い、議論の一般論はなく、資格要件。れば、いつの特定の実装には、それに対して支払うする精度の向上を図っています。

ハッシュテーブルに見えッO(1)に関しては、項目数のテーブルがどんなに多くの項目を追加したり、リストのコストのハッシュ単品同様、創造、ハッシュまでの住所ます。

なぜこの関連:OPた理由はO(1)がスローされく気が彼の心の中にでも適用できない多くの状況です。この答えを説明するにはO(1)時間で可能に。

ハッシュテーブルの実装は、実際には"正確に"O(1)使用した場合、試験については平均約1.5ルックアップを見与えられたキーでデータセット

ように衝突い発生した衝突は、異なる所属)

また、実際には、HashMapsに裏打ちされた配列の初期サイズである"成長"をダブルサイズまで到達すると70%豊平均で、比較的良好なります。後70%充実の衝突率の成長が速くなります。

大O理論ときにはO(1)アルゴリズムもO(2)アルゴリズムの重要な要因は、程度の関係を入力-設定サイズへの挿入/取得。O(2)はいまだに一定の時間まで目安としてO(1),という意味では同じことをしているのです。

現実があり、1ない"完全ハッシュテーブル"はO(1)にする必要があ

グローバル最適のハッシュ鍵ジェネレータ
アンバウンド形式に対応。

( 例外の場合:できれば計算を事前にすべての組み許可されたキーのシステム、および貴社がターゲットとするバッキングストアドレス空間は、次のように定義されますのサイズですべてのキーを許可されていきますので、その全ハッシュ、そのa"ドメイン限定"完成)

指定のメモリ割り当てではな説の少なくともここだくことを前提として魔法のようパック無限大量のデータは、固定されたスペース量のないデータの消失、その単一通貨"ユーロ"の登場が不可能である。

で遡及して、O(1.5)が一定の時に、有限のメモリ量も比較的簡単なハッシュ鍵ジェネレータと考えるのか気。

Suffixory注 うに注意して利用O(1.5)とO(2)。これらの実際には存在しない大o.これらは単に何人かbig-oとは関与し

ばか1.5をキー、2ステップ探しのように、1段見ることもにステップ数は以下のようなものであり2かで1ステップ2は完全にランダムなしではやっぱり大きい-O O(1).これはな どのよう 多くの項目を追加したり、データセットサイズでの <2つのステップを踏みます。場合のためのすべてのテーブル>500キーで2つのステップを踏み、そのままいの方か2ステップとして一段階の2部...でもO(1)です。

できない場合はこのと仮定していないビッグ-Oを考え、そして使用してください番号の数が有限の計算に必要なステップを組んで"one-step"では意味があります。かり頭に入ることはありま NO 直接の相関関係Big-O数の実行サイクル。

O(1)とは、まさに、このアルゴリズムの複雑さ囲を固定値とします。これかの定数は、その有界を問わず入力値です。厳密に言えば、多くの疑いがO(1)時間アルゴリズムはO(1)だけでゆっくりとその限界のためのすべての実践的な値です。

あり、ガーベッジコレクションなの漸近的計算量のアルゴリズムを走るゴミ収集したアリーナがあります。のではなく、コスト、それは非常に難解な実証的な方法での相互作用コストは合成

の時間ごみ集めのアルゴリズムを使っています。一般的に近代的ゴミ集モードを切り替えてメモリの埋めこれらの費用を管理できている状態です。例えば、共通のアプローチを使用チェーニースタイルのコピーコレクターメモリ圧力が低いので支払う費用のサイズに比例するライブセットと引換え用スペース、スイッチへのマークは、掃引コレクターメモリ圧力が大きくなり、も払って掲載しておりますが、そのコストに比例したライブセットマーキングや、ヒープまたはドライバーが必死に車を止のための清掃.当時の追加カード-マーキング、その他の最適化など。最悪の場合の費用のための実用的なガベージコレクタが実際にイベントカレンダーが持ち直して追加対数要因は一部の使用パターン

る場合でも、配分に大きなハッシュテーブルの場合にもアクセスでO(1)検索のためのすべての時間の中でその生涯を通して、場合によってゴミ収集した環境に興味のある方は、ガベージコレクタは配列全体でのサイズはO(n)自己負担し、残りを国保が負担するコストを定期的に特定するものではありません。

この特徴を出して場は進行する複雑性解析アルゴリズムはゴミの収集との相互作用とアルゴリズムの非自明なります。どんだけのコストでよくうかを確認することができま同一のプロセスの解析な成

また、以上のコピーに対コンパクトに対すマークは、掃引の問題の実施内容を大幅に影響を与えを伴う複雑さ:

増ゴミ収集家る汚れのビット。すべてがっていこうというのが大きな再traversalsがなくなります。
しか否かにかかっておGC作品に基づいて、定期的に壁掛時計の時刻ではの数に比例して分配すべき。
るかどうかのマークと、掃引スタイルアルゴリズムを同時停止の世界
るかどうかを示す新鮮な配分を黒でし白まで下落して黒い。
るかどうかの言語認め変更のポインタできるような一部のガベージコレクターの作業を単一のパスです。

最後に議論アルゴリズムをについての検討を藁です。の漸近挙動のない完全に反映すべての変数の取得することができます。稀にいつもありがとうございますの実施細部のデータ構造をしています。お借り特徴がいくつもありますが、ドロップハッシュテーブルにする必要があるため高速順序付けのキーアクセスをご利用の組合-港交設定のパス圧縮合によりランクが合併記憶-地域以上であることができな支払コストのサイズに比例する地域ですが合併しています。これらの構造とプリミティブの漸近挙動きが企画全体のパフォーマンス特性の構造"の大規模なものの知識の定数の事項である。

実践できることをハッシュテーブルを完全にO(1)漸近特性には、なごみの収集;地図でメモリからファイルを管理します。まんのように定数に関わるものです。

と思う時に多くの人に捨てる頃にはO(1)"彼らは暗黙的に頭の中にある"小さな"一定なのに対し、何でも"小さいというところがそのコンテキスト

すべてのこのビッグ-O分析のコンテキストは、非常に重要になってきます。"できる極めて有用なツールすることができばによっては、どうするかです。

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