From 67233c2200e620371bb1120002cdb83b53045a0e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: iron-irax <78189623+iron-irax@users.noreply.github.com> Date: Fri, 16 Dec 2022 16:33:00 +0800 Subject: [PATCH 1/2] Update hash_map.md MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 将可以实现哈希表优势查询的4种数据结构，由无序排列改为有序排列 --- docs/chapter_hashing/hash_map.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/docs/chapter_hashing/hash_map.md b/docs/chapter_hashing/hash_map.md index 4dd325a2e..54af81446 100644 --- a/docs/chapter_hashing/hash_map.md +++ b/docs/chapter_hashing/hash_map.md @@ -16,10 +16,10 @@ comments: true 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： -- **无序数组：** 每个元素为 `[学号, 姓名]` ； -- **有序数组：** 将 `1.` 中的数组按照学号从小到大排序； -- **链表：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ； -- **二叉搜索树：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ，根据学号大小来构建树； + 1. **无序数组：** 每个元素为 `[学号, 姓名]` ； + 2. **有序数组：** 将 `1.` 中的数组按照学号从小到大排序； + 3. **链表：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ； + 4. **二叉搜索树：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ，根据学号大小来构建树； 使用上述方法，各项操作的时间复杂度如下表所示（在此不做赘述，详解可见 [二叉搜索树章节](https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/#_6)）。无论是查找元素、还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 $O(1)$ ，全面胜出！ From 533bde6081c1e0e556ce09579cdad6305aae268e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yudong Jin Date: Fri, 16 Dec 2022 16:35:38 +0800 Subject: [PATCH 2/2] Update hash_map.md --- docs/chapter_hashing/hash_map.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/docs/chapter_hashing/hash_map.md b/docs/chapter_hashing/hash_map.md index 54af81446..74f63b884 100644 --- a/docs/chapter_hashing/hash_map.md +++ b/docs/chapter_hashing/hash_map.md @@ -16,10 +16,10 @@ comments: true 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： - 1. **无序数组：** 每个元素为 `[学号, 姓名]` ； - 2. **有序数组：** 将 `1.` 中的数组按照学号从小到大排序； - 3. **链表：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ； - 4. **二叉搜索树：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ，根据学号大小来构建树； +1. **无序数组：** 每个元素为 `[学号, 姓名]` ； +2. **有序数组：** 将 `1.` 中的数组按照学号从小到大排序； +3. **链表：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ； +4. **二叉搜索树：** 每个结点的值为 `[学号, 姓名]` ，根据学号大小来构建树； 使用上述方法，各项操作的时间复杂度如下表所示（在此不做赘述，详解可见 [二叉搜索树章节](https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/#_6)）。无论是查找元素、还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 $O(1)$ ，全面胜出！