没有大的O标记可用于对最常见的数据结构(包括数组，链表，哈希表等)进行操作的摘要。

解决方案

我想我将从链接列表的时间复杂度入手：

分度----> O(n)
最后插入/删除----> O(1)或者O(n)
在中间插入/删除-> O(1)并使用迭代器O(n)进行输出

最后插入的时间复杂度取决于我们是否有最后一个节点的位置，如果有，则为O(1)，否则必须搜索链接列表，时间复杂度将跳至O (n)。

哈希表的摊销Big-O：

• 插入-O(1)
• 检索-O(1)
• 删除-O(1)

请注意，哈希算法有一个恒定因素，摊销意味着实际测得的性能可能会发生巨大变化。

红黑树：

• 插入-O(log n)
• 检索-O(log n)
• 删除-O(log n)

请记住，除非我们编写自己的数据结构(例如，C语言中的链表)，否则它可能在很大程度上取决于我们选择的语言/框架中数据结构的实现方式。举个例子，看看苹果CFArray在Ridiculous Fish上的基准测试。在这种情况下，数据类型(Apple的CoreFoundation框架中的CFArray)实际上会更改数据结构，具体取决于数组中实际有多少个对象，从线性时间变为恒定时间(约30,000个对象)。

实际上，这是面向对象编程的美丽事物之一，我们不需要知道它是如何工作的，只要知道它是如何工作的，并且"它如何工作"就可以根据要求进行更改。