我有一些二维数组，每个二维数组都有一些对应的值。我正在将这些2D数组转换为字符串，然后这些字符串被用作 "键"，2D数组的对应值被用作无序地图中的 "值"。
二维数组到字符串的转换过程(有一个例子) :
A[3][3] = {(1,2,3) , (4,5,6) , (7,8,9)}
对应的字符串为：1+2+3*4+5+6*7+8+9。
那么，在无序映射内部使用的哈希表中，键搜索时间会是多少呢？
如果你的键是一个 std::string，那么对字符串进行哈希处理就会有一定的时间复杂性。 微软的Visual C++标准库在散列方面做得很差，但在恒定的时间内做到了O(1)(只把沿字符串均匀排列的10个字符纳入散列值)。 GNU则是另一个极端，使用了非常好的哈希函数，在键的长度上会是O(K)。
那么你所说的哈希表的 "键搜索时间"，相对于表中元素的数量来说，将被摊派O(1)，但是如果其他字符串已经哈希到了同一个桶中，它们就需要进行比较：如果长度不同，每一次的比较都将是O(1)，如果找到了键或者匹配了一个已有的键的初始子串，则比较的时间将高达O(K)。
这其实都是常识--人们感到困惑的地方是试图给整个操作赋予一个单一的大O值：好吧，在这种情况下，它是O(K)，因为这是所涉及的任何操作中最糟糕的复杂性。