下面是常用数据结构及其常见操作(如插入、删除、查找等)时间复杂度的表格。表格中列出了每种数据结构的常见操作在不同情况下的时间复杂度。
数据结构 | 操作 | 平均时间复杂度 | 最坏时间复杂度 | 最优时间复杂度 |
---|---|---|---|---|
数组 | 插入/删除 | O(n) | O(n) | O(1) |
查找 | O(1) | O(1) | O(1) | |
更新 | O(1) | O(1) | O(1) | |
链表 | 插入/删除 | O(1) | O(1) | O(1) |
查找 | O(n) | O(n) | O(n) | |
更新 | O(n) | O(n) | O(n) | |
栈 | 插入/删除 | O(1) | O(1) | O(1) |
查找 | O(n) | O(n) | O(n) | |
队列 | 插入/删除 | O(1) | O(1) | O(1) |
查找 | O(n) | O(n) | O(n) | |
哈希表 | 插入 | O(1) | O(n) | O(1) |
查找 | O(1) | O(n) | O(1) | |
删除 | O(1) | O(n) | O(1) | |
二叉搜索树 | 插入 | O(log n) | O(n) | O(log n) |
查找 | O(log n) | O(n) | O(log n) | |
删除 | O(log n) | O(n) | O(log n) | |
平衡二叉树 | 插入 | O(log n) | O(log n) | O(log n) |
查找 | O(log n) | O(log n) | O(log n) | |
删除 | O(log n) | O(log n) | O(log n) | |
堆 | 插入 | O(log n) | O(log n) | O(log n) |
查找 | O(1) | O(1) | O(1) | |
删除 | O(log n) | O(log n) | O(log n) | |
Trie(前缀树) | 插入 | O(m) | O(m) | O(m) |
查找 | O(m) | O(m) | O(m) | |
删除 | O(m) | O(m) | O(m) | |
图(邻接矩阵) | 插入 | O(1) | O(1) | O(1) |
查找 | O(1) | O(1) | O(1) | |
删除 | O(n) | O(n) | O(n) | |
图(邻接表) | 插入 | O(1) | O(1) | O(1) |
查找 | O(n) | O(n) | O(n) | |
删除 | O(n) | O(n) | O(n) | |
跳表 | 插入 | O(log n) | O(log n) | O(log n) |
查找 | O(log n) | O(log n) | O(log n) | |
删除 | O(log n) | O(log n) | O(log n) |
解释:
- 数组:在数组中查找是常数时间复杂度 𝑂(1)O(1),但是插入和删除时,特别是在数组的中间进行操作时,需要移动元素,时间复杂度为 𝑂(𝑛)O(n)。
- 链表:链表在插入和删除时非常高效,时间复杂度为 𝑂(1)O(1),但在查找元素时需要遍历链表,时间复杂度为 𝑂(𝑛)O(n)。
- 栈和队列:这两种数据结构的操作都是常数时间复杂度 𝑂(1)O(1),但是查找元素需要遍历,因此时间复杂度为 𝑂(𝑛)O(n)。
- 哈希表:哈希表的平均查找、插入和删除操作都是常数时间 𝑂(1)O(1),但是最坏情况下(例如哈希冲突较多时),可能退化为 𝑂(𝑛)O(n)。
- 二叉搜索树:在平衡的情况下,二叉搜索树的查找、插入和删除操作的时间复杂度是对数时间 𝑂(log𝑛)O(logn),但是在最坏情况下,树退化成链表时,操作的时间复杂度为 𝑂(𝑛)O(n)。
- 平衡二叉树(如 AVL 树、红黑树):由于其始终保持平衡,所有操作的时间复杂度都为 𝑂(log𝑛)O(logn)。
- 堆:堆的插入和删除操作需要调整堆结构,因此是 𝑂(log𝑛)O(logn),而查找最大(或最小)元素是常数时间 𝑂(1)O(1)。
- Trie(前缀树):插入、查找和删除操作的时间复杂度与字符串的长度 𝑚m 成正比。
- 图(邻接矩阵和邻接表):图的表示方式影响查找和删除的复杂度,邻接矩阵查找边的时间复杂度是 𝑂(1)O(1),但删除边时需要遍历所有邻接的节点,时间复杂度为 𝑂(𝑛)O(n);邻接表则需要遍历相邻的节点,查找和删除的时间复杂度为 𝑂(𝑛)O(n)。
- 跳表:跳表是一种能够实现 𝑂(log𝑛)O(logn) 查找、插入和删除操作的概率性数据结构。
这些时间复杂度是平均情况下的常见值。实际的性能可能会根据具体实现和输入的不同而有所变化。