Улучшение TreeMap или HashMap

Ответ 1

Учитывая, что хэш-карты с коллизацией не так много, вы получите производительность o (1) (при большом количестве колонок это может ухудшиться до потенциально O (n), где N - количество записей (колонок) в любом одном ведре). TreeMaps, с другой стороны, используются, если вы хотите иметь какую-то сбалансированную древовидную структуру, которая дает извлечение O (logN). Так что это действительно зависит от вашего конкретного случая использования. Но если вы просто хотите получить доступ к элементам, независимо от их порядка используйте HashMap

Ответ 2

public class MapsInvestigation {

public static HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<String, String>();
public static TreeMap<String, String> treeMap = new TreeMap<String, String>();
public static ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();

static {
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        list.add(Integer.toString(i, 16));
    }
}


public static void main(String[] args) {
    System.out.println("Warmup populate");
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        populateSet(hashMap);
        populateSet(treeMap);
    }
    measureTimeToPopulate(hashMap, "HashMap", 1000);
    measureTimeToPopulate(treeMap, "TreeMap", 1000);

    System.out.println("Warmup get");
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        get(hashMap);
        get(treeMap);
    }
    measureTimeToContains(hashMap, "HashMap", 1000);
    measureTimeToContains(treeMap, "TreeMap", 1000);

}

private static void get(Map<String, String> map) {
    for (String s : list) {
        map.get(s);
    }

}

private static void populateSet(Map<String, String> map) {
    map.clear();
    for (String s : list) {
        map.put(s, s);
    }

}


private static void measureTimeToPopulate(Map<String, String> map, String setName, int reps) {
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
        populateSet(map);
    }
    long finish = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Time to populate " + (reps * map.size()) + " entries in a " + setName + ": " + (finish - start));
}

private static void measureTimeToContains(Map<String, String> map, String setName, int reps) {
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
        get(map);
    }
    long finish = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("Time to get() " + (reps * map.size()) + " entries in a " + setName + ": " + (finish - start));
}
}

Дает следующие результаты:

Warmup populate
Time to populate 10000000 entries in a HashMap: 230
Time to populate 10000000 entries in a TreeMap: 1995
Warmup get
Time to get() 10000000 entries in a HashMap: 140
Time to get() 10000000 entries in a TreeMap: 1164

Ответ 3

HashMap - это O (1) (обычно) для доступа; TreeMap - O (log n) (гарантировано).

Это предполагает, что ваши ключевые объекты неизменяемы и имеют надлежащим образом написанные методы equals и hashCode. См. Joshua Bloch "Эффективная Java" глава 3 о том, как правильно переопределить значения equals и hashCode.

Ответ 4

a HashMap - средний показатель O (1), поэтому он должен быть быстрее, а для больших карт, вероятно, будет иметь лучшую пропускную способность.
Однако a HashMap требует перезагрузки, когда Load Balance становится слишком высоким. rehashing - O (n), поэтому в любое время жизни программы вы можете неожиданно потерять производительность из-за переименования, что может быть критическим в некоторых приложениях [высокая латентность]. Поэтому подумайте дважды, прежде чем использовать HashMap, если latency является проблемой!

a HashMap также уязвим для слабых функций хеширования, что может вызвать O (n), если многие используемые элементы хэшируются в одном и том же месте.

Ответ 5

HashMap работает быстрее. Однако, если вам часто нужно обрабатывать словарь в алфавитном порядке, вам будет лучше с TreeMap, поскольку вам в противном случае нужно было бы сортировать все ваши слова каждый раз, когда вам нужно обрабатывать их в алфавитном порядке.

Для вашего приложения HashMap - лучший выбор, так как я сомневаюсь, что вам понадобится отсортированный по алфавиту список часто, если когда-либо.