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क्या हैशटेबल्स पेड़ों की तुलना में हमेशा तेज हैं? हालांकि हैशटेबल्स में ओ (1) खोज जटिलता है लेकिन मान लीजिए कि बुरी तरह से डिजाइन किए गए हैश फ़ंक्शन के कारण टकराव बहुत सारे होते हैं और यदि हम जंजीर संरचना (संतुलित पेड़ कहें) का उपयोग करके टकराव को संभालते हैं तो खोज के लिए सबसे खराब केस चलने का समय ओ होगा (लॉग n)। तो क्या मैं बड़े या छोटे डेटा सेट के लिए निष्कर्ष निकाल सकता हूं, यहां तक कि सबसे खराब केस परिदृश्य हैश टेबल हमेशा पेड़ों की तुलना में तेज़ होगा? इसके अलावा यदि मेरे पास पर्याप्त स्मृति है और मैं नहीं चाहता कि रेंज की खोज मैं हमेशा हैश टेबल के लिए जा सकता हूं?हैश टेबल वी/एस पेड़
मैं कोई विशेषज्ञ नहीं हूं, लेकिन मैं कहूंगा कि यह स्थितित्मक है। बहुत सारे हैंशिंग फ़ंक्शन महंगी हैं, और कुछ पहुंच पैटर्न के लिए एक पेड़ अच्छा है। –
"हमेशा" इतना बड़ा सर्वव्यापी शब्द है। कोई भी मौका आप इस प्रश्न को कुछ और विशिष्ट विशिष्टताओं के लिए कम करने के लिए संपादित कर सकते हैं, जैसे विशिष्ट परिदृश्य (केवल)? अन्यथा यह लगभग निश्चित रूप से रचनात्मक के रूप में बंद हो जाएगा। –
यहां बहुत से लोगों ने उल्लेख किया है कि सबसे खराब मामला ओ (एन) होगा। यदि यह एक लिंक्ड सूची के बजाय संतुलित वृक्ष संरचना का उपयोग करके टकरावों को संभाला जाता है तो यह ओ (एन) कैसे हो सकता है। एवीएल जैसे संतुलित पेड़ में खोजने का सबसे बुरा मामला ओ (लॉग एन) –