我有class User有3个对象（？）我不确定术语。
我正在尝试创建
的方法我根据加入的年份（2004-2014）创建了10个数组，然后按日期再次对数组中的元素进行排序（按月和日排序）
我认为这意味着方法（3）和（5）具有O(1)时间复杂度但是（1），（4）和（2）具有O(N)？
还有另一种数据结构/方法，我可以使用O(1)来表示我的所有方法吗？我试图重复提出一个，但方法（2）的包含让我难过。
答案 0 :(得分：2)
基于比较的排序总是O（N * log N），并且添加到已经排序的容器是O（log N）。为了避免这种情况，你需要水桶，就像你现在拥有水桶一样多年。这会将内存换成执行时间。
只有当你只向HashMap添加内容时，（1）才能为O（1）。
（2）如果你有一个单独的HashMap将ID映射给用户，则可以是O（1）。
（3）当然是O（N），因为你需要列出所有N个用户，但如果你有一个HashMap，其中key是日期，而value是用户列表，你只需要经历常量（10年* 365天+ 2）列出所有用户的数组数。所以O（N）与（1）仍然是O（1）。假设用户在一天内未分类。
（4）与简单实现基本相同，只需少量打印。您可以使用 trie 或其他东西来加速最佳情况，但它仍然是O（N），因为它将确定N匹配的百分比。
（5）与（3）相同，你可以早点爆发。
答案 1 :(得分：2)
您必须妥协，并对最常见的操作做出明智的猜测。最常见的操作很可能是通过ID查找用户。因此，HashMap是理想的结构：它是O（1），以及插入到地图中。
要实现按日期排序的用户列表以及给定日期之前的用户列表，最佳数据结构将是TreeSet。 TreeSet已经排序（因此您的第3个操作将是O（1），并且可以在O（log（n））时间内返回已排序的子集。
但是将TreeSet与HashMap并行维护是很麻烦，容易出错并且会花费内存。插入复杂度将变为O（log（N））。如果这些不是常见的操作，您可以简单地遍历条目并过滤它们/对它们进行排序。绝对忘记你的10个阵列。这是不可维护的，TreeSet是一个更好更容易的解决方案，不限于10年。
无论您选择哪种数据结构，按名称包含给定字符串的用户列表都是O（N）。
答案 2 :(得分：0)
HashMap不排序任何东西;其主要目的/优势是提供近O（1）查找（您可以使用ID进行查找）。如果您需要对某些内容进行排序，则应该使用类实现Comparable，将其添加到List中，并使用Collections.sort对元素进行排序。
至于效率：
答案 3 :(得分：0)
还有另一种数据结构/方法可用于为我的所有方法设置O（1）吗？
三个HashMaps。这不是数据库，因此您必须手动维护“索引”。