数据结构思维笔记（十）Map接口

在接下来的几个练习中，我介绍了Map接口的几个实现。其中一个基于哈希表，这可以说是所发明的最神奇的数据结构。另一个是类似的TreeMap，不是很神奇，但它有附加功能，它可以按顺序迭代元素。

我们从一个Map开始，它使用键值对的List实现。

1.实现MyLinearMap

简单来说，就是继承Map,放入List中,来看下初始结构

public class MyLinearMap<K, V> implements Map<K, V> {

    private List<Entry> entries = new ArrayList<Entry>();

MyLinearMap对象具有单个实例变量，entries，这是一个Entry的ArrayList对象。每个Entry都包含一个键值对。这里是定义：

public class Entry implements Map.Entry<K,V> {
        private K key;
        private V value;

        public Entry(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        @Override
        public K getKey() {
            return key;
        }

        @Override
        public V getValue() {
            return value;
        }

        @Override
        public V setValue(V newValue) {
            this.value = newValue;
            return value;
        }
    }

2.分析MyLinearMap

两个私有方法FindEntry用于根据key值，找到对应的实体，equal用于比较，下边是实现：

private Entry findEntry(Object target) {
    for (Entry entry: entries) {
        if (equals(target, entry.getKey())) {
            return entry;
        }
    }
    return null;
}

private boolean equals(Object target, Object obj) {
    if (target == null) {
        return obj == null;
    }
    return target.equals(obj);
}

equals运行时间取决于值的大小，跟数目无关，是常数时间O(1).

findEntry运行时间取决于数目，最好的情况下，可以一开始就找到，但是平均下来的话，仍要遍历整个map,是线性时间，时间复杂度为O(n).

大部分的MyLinearMap核心方法使用findEntry，包括put，get，和remove。这就是他们的样子：

public V put(K key, V value) {
    Entry entry = findEntry(key);
    if (entry == null) {
        entries.add(new Entry(key, value));
        return null;
    } else {
        V oldValue = entry.getValue();
        entry.setValue(value);
        return oldValue;
    }
}

public V get(Object key) {
    Entry entry = findEntry(key);
    if (entry == null) {
        return null;
    }
    return entry.getValue();
}

public V remove(Object key) {
    Entry entry = findEntry(key);
    if (entry == null) {
        return null;
    } else {
        V value = entry.getValue();
        entries.remove(entry);
        return value;
    }
}

这三个方法中，调用findEntry是线性时间，其余操作都为常数时间，所以总的时间复杂度为线性时间。

总而言之，核心方法都是线性的，这就是为什么我们将这个实现称为MyLinearMap

如果我们知道输入的数量很少，这个实现可能会很好（很好的原因就是，数目少了有更大机率查找为常数时间），但是我们可以做得更好。实际上，Map所有的核心方法都是常数时间的实现。当你第一次听到这个消息时，可能似乎觉得不可能。实际上我们所说的是，你可以在常数时间内大海捞针，不管海有多大。这是魔法。

我们不是将条目存储在一个大的List中，而是把它们分解成许多短的列表（这样查找时就为常数时间）。对于每个键，我们将使用哈希码（在下一节中进行说明）来确定要使用的列表。 使用大量的简短列表比仅仅使用一个更快，但正如我将解释的，它不会改变增长级别；核心功能仍然是线性的。但还有一个技巧：如果我们增加列表的数量来限制每个列表的条目数，就会得到一个恒定时间的映射。你会在下一个练习中看到细节，但是首先要了解哈希！