hash vs RBTree

数据结构：最小堆/哈希表 /二叉树 /平衡二叉树/红黑树的意义（什么情况下使用）

接触堆数据结构是在排序里面讲的，空间复杂度O(1),时间复杂度O(NlogN)，但是在实践中还是不如快速排序（好像快速排序可以更好的利用硬件特 性）。堆的意义就在于：最快的找到最大/最小值，在堆结构中插入一个值重新构造堆结构，取走最大/最下值后重新构造堆结构 其时间复杂度为O(logN)，而其他方法最少为O(N).堆实践中用途不在于排序，其主要用在调度算法中，比如优先级调度，每次取优先级最高的，时间驱 动，取时间最小/等待最长的 等等 ，分为最大堆/最小堆。
　　哈希表主要可以在O(1)时间内对查找对象定位，但是事实上，如果输入集合不确定 的情况下，可能出现大量的冲突，虽然有很多好的哈希函数，但是随着随机输入，大量冲突还是不可避免，可能出现最差情况。所以，哈希表如果用在输入集合确定 （即以后只会做查询操作）的情况下，选择合适的函数函数和解决冲突的方法（perfect hash）可以在O(1)时间内完成查找（有证明，看不懂）。
　　二叉树支持动态的插入和查找，保证操作在O(height)时间，这就是完成了哈希表不便完成的工作，动态性。但是二叉树有可能出现worst-case，如果输入序列已经排序，则时间复杂度为O(N)
　　平衡二叉树/红黑树就是为了将查找的时间复杂度保证在O(logN)范围内。
　　所以如果输入结合确定，所需要的就是查询，则可以考虑使用哈希表，如果输入集合不确定，则考虑使用平衡二叉树/红黑树，保证达到最大效率

什么时候用map，什么时候用hash table？

*   Hash   tables   have   faster   average   lookup   and   insertion   time   (O(1)),   while   balanced   binary   trees   have   faster   worst-case   lookup   and   insertion   time   (O(log   n)   instead   of   O(n)).   These   make   trees   more   useful   in   real-time   and   interactive   systems,   and   in   high-security   systems   where   untrusted   users   may   deliberately   supply   information   that   triggers   worst-case   performance   in   a   hash   table.   Hash   tables   are   more   useful   for   very   large   arrays,   where   O(1)   performance   is   important.    
          *   Hash   tables   have   more   compact   storage   for   small   value   types,   especially   when   the   values   are   bits.  
          *   There   are   simple   persistent   versions   of   balanced   binary   trees,   which   are   especially   prominent   in   functional   languages.  
          *   Building   a   hash   table   requires   a   good   hash   function   for   the   key   type,   which   can   be   difficult   to   write,   while   balanced   binary   trees   require   a   total   ordering   on   the   keys.  
          *   Balanced   binary   trees   preserve   ordering   --   allowing   one   to   efficiently   iterate   over   the   keys   in   order   or   to   efficiently   locate   an   association   whose   key   is   nearest   to   a   given   value.   Hash   tables   do   not   preserve   ordering   and   therefore   cannot   perform   these   operations   as   efficiently.  
          *   Balanced   binary   trees   can   be   easily   adapted   to   efficiently   assign   a   single   value   to   a   large   ordered   range   of   keys,   or   to   count   the   number   of   keys   in   an   ordered   range.