Java Collection Framework 구현의 Big-O 복잡성은 성능에 어떤 영향을 줍니까?
Java 컬렉션 프레임워크: Big-O 구현에 대한 종합 가이드
Java 컬렉션 프레임워크에서 각 컬렉션은 고유한 성능 특성을 결정합니다. 기본 데이터 구조를 통해. 이러한 작업의 Big-O 복잡성을 이해하면 데이터 구조를 효과적으로 선택하고 최적화할 수 있습니다.
목록 구현
Operation | ArrayList | LinkedList | CopyOnWrite-ArrayList |
---|---|---|---|
get | O(1) | O(n) | O(1) |
add | O(1) | O(1) | O(n) |
contains | O(n) | O(n) | O(n) |
next | O(1) | O(1) | O(1) |
remove(0) | O(n) | O(1) | O(n) |
iterator.remove | O(n) | O(1) | O(n) |
구현 설정
Operation | HashSet | LinkedHashSet | CopyOnWriteArraySet | EnumSet | TreeSet | ConcurrentSkipListSet |
---|---|---|---|---|---|---|
add | O(1) | O(1) | O(n) | O(1) | O(log n) | O(log n) |
contains | O(1) | O(1) | O(n) | O(1) | O(log n) | O(log n) |
next | O(h/n) | O(1) | O(1) | O(1) | O(log n) | O(1) |
지도 구현
Operation | HashMap | LinkedHashMap | IdentityHashMap | EnumMap | TreeMap | ConcurrentHashMap | ConcurrentSkipListMap |
---|---|---|---|---|---|---|---|
get | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(log n) | O(1) | O(log n) |
containsKey | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(log n) | O(1) | O(log n) |
next | O(h/n) | O(1) | O(h/n) | O(1) | O(log n) | O(h/n) | O(1) |
대기열 구현
Operation | PriorityQueue | ConcurrentLinkedQueue | ArrayBlockingQueue | LinkedBlockingQueue | PriorityBlockingQueue | DelayQueue | LinkedList | ArrayDeque | LinkedBlockingDeque |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
offer | O(log n) | O(1) | O(1) | O(1) | O(log n) | O(log n) | O(1) | O(1) | O(1) |
peek | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) |
poll | O(log n) | O(1) | O(1) | O(1) | O(log n) | O(log n) | O(1) | O(1) | O(1) |
size | O(1) | O(n) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) | O(1) |
추가 리소스
- [Java 일반 및 컬렉션](https://www. apress.com/gp/book/9781430214919)
- [컬렉션 개요](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/package-summary.html)
- [주석 개요](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/package-tree.html)
위 내용은 Java Collection Framework 구현의 Big-O 복잡성은 성능에 어떤 영향을 줍니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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