当 O(1) 与 O(log n) 无关紧要时，TreeSet 与 HashSet 的小集合速度
TreeSet vs HashSet speed for small set size, when O(1) vs O(log n) doesn't matter
我一直在阅读 HashSet 与 TreeSet 的复杂性，并且到处都能找到解释的主题：“HashSet 更快，因为它是 O(1) 而不是 O （记录 n）。”这个我当然知道。
但是，这仅适用于处理非常大的集合时。另一方面，我需要处理数百万个 "small" 集合，每个集合最多包含 200 个对象，而且最多包含更少（低于 20 个）。对它们的操作非常多样（创建、添加、删除、成员测试、克隆……），因此我对如何最好地 measure/simulate 感到困惑。
对于如此小的集合大小，类 中哪一个的开销最小？在速度和内存开销方面。那么 LinkedHashSet 呢？
and hence I'm puzzled on how to best measure/simulate the difference.
使用分析器。如果 Set 操作不支配结果（CPU 时间、内存占用、分配率），那么由于 amdahl's law..
，您的选择在实践中不会产生影响
TreeSet最大的优点就是排序。
而且这两种实现都不是特别节省内存，还有更好的 Set，具体取决于您最关心的性能指标。它们是相应 Map 实现的包装器，而 Map 本身也不是特别有效。
它们更注重灵活性，提供大量的 API，而不是优化任何特定的性能方面。
这个问题没有明确的答案，因为这完全取决于。所以这只是评论的零散镜头。
- 哈希集比树集快得多。即使是小集。
- 如果计算您的散列和等于非常昂贵，请考虑将您的项目包装在 class 中，该 class 仅使用您的用例的特定标识信息。如果项目是不可变的并且经常在哈希集之间重复使用，请考虑缓存哈希。
- 使用探查器确定哪种解决方案最适合实际数据。
我一直在阅读 HashSet 与 TreeSet 的复杂性，并且到处都能找到解释的主题：“HashSet 更快，因为它是 O(1) 而不是 O （记录 n）。”这个我当然知道。
但是，这仅适用于处理非常大的集合时。另一方面，我需要处理数百万个 "small" 集合，每个集合最多包含 200 个对象，而且最多包含更少（低于 20 个）。对它们的操作非常多样（创建、添加、删除、成员测试、克隆……），因此我对如何最好地 measure/simulate 感到困惑。
对于如此小的集合大小，类 中哪一个的开销最小？在速度和内存开销方面。那么 LinkedHashSet 呢？
and hence I'm puzzled on how to best measure/simulate the difference.
使用分析器。如果 Set 操作不支配结果（CPU 时间、内存占用、分配率），那么由于 amdahl's law..
，您的选择在实践中不会产生影响TreeSet最大的优点就是排序。
而且这两种实现都不是特别节省内存，还有更好的 Set，具体取决于您最关心的性能指标。它们是相应 Map 实现的包装器，而 Map 本身也不是特别有效。
它们更注重灵活性，提供大量的 API，而不是优化任何特定的性能方面。
这个问题没有明确的答案，因为这完全取决于。所以这只是评论的零散镜头。
- 哈希集比树集快得多。即使是小集。
- 如果计算您的散列和等于非常昂贵，请考虑将您的项目包装在 class 中，该 class 仅使用您的用例的特定标识信息。如果项目是不可变的并且经常在哈希集之间重复使用，请考虑缓存哈希。
- 使用探查器确定哪种解决方案最适合实际数据。