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!