从性能角度来看，Guava库有多好？
我已经遍历了Google Guava库，并在其中找到了许多很好的可用数据结构。
如果有人使用过它，那么您能否提供有关在与庞大数据集一起使用时其性能的反馈？基本上，我正在为其操作寻找BigO表示法。
提前致谢
问题答案：
番石榴的贡献者在这里。
嗯，有什么要说的？所有基于散列（和基于枚举）的集合都具有恒定时间的单项操作，完全符合您的期望。（HashMultiset，LinkedHashMultiset，ConcurrentHashMultiset，HashBiMap，HashBasedTable，ImmutableSet，ImmutableMap，EnumMultiset，EnumBiMap，等等都属于这一类。）所有基于树/分类收藏有他们的单次入境的操作，包括对数时间TreeMultiset，ImmutableSortedMap和ImmutableSortedSet。
好吧，在多地图中，文档基本上告诉您Map和值收集的实现，您可以从那里弄清楚。 HashMultimap基本上是a
HashMap到HashSets，LinkedHashMultimap是a
LinkedHashMap到LinkedHashSets，ArrayListMultimap是a
HashMap到ArrayLists，LinkedListMultimap是a
LinkedHashMap到LinkedLists（性能方面，如果从技术上讲不是真的），TreeMultimap是a
TreeMap到TreeSets，ImmutableSetMultimap是a
ImmutableMap到ImmutableSets，ImmutableListMultimap是a
ImmutableMap到ImmutableLists。
唯一可能不言而喻的事情可能是SortedMultiset实现提供subMultiset().size()了O(log n)及时的操作，而您不能仅使用JDK进行操作TreeMap<E, Integer>。
集合的所有视图（我们非常喜欢视图）会在恒定时间内返回并具有您期望的渐近性。
您还有其他更具体的问题吗？
（一般来说，Guava基本上是Google在生产中使用的核心库，我想认为这是有力的证据，证明这些实用程序在重载环境中的性能令人满意。此外，Guava也在不断改进，您可以获得这些改进。基本上是免费的。）
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