Java datastructures

Обычный датамайнинг, а жаба так нелепо сливает

Обычный датамайнинг нужно делать в БД. А сейчас самый писк делать датамайнинг через map-reduce, а не втупую в лоб.

Ещё один студентик не нашёл в стандартной библиотеке нужной структуры/алгоритма для своей лабораторной.

надо создавать отдельную мапу, тоесть дублировать память. Адъ. Про in place сортировку они не слышали?

И каким образом ты сделаешь in-place сортировку map'a?

Чем не устраивает SortedTree<Pair<Name, Age>>?

Ключу соответствует несколько значений, они должны быть упорядочены

Как ты можешь упорядочить значения если у них ключи одинаковы?

подозреваю, что вставка в этот массив должна быть за log n, а не за n log n.

Подозреваю, что выбирать метод нужно исходя из допустимого оверхеда по памяти или ты собрался вставкой квиксорт обогнать?

В качестве значения использовать множество, в которое вставка за логарифм. Итого общая сложность вставки также остается логарифмической. И таки да, эта вставка обгоняет кусорт. (log n vs n log n).

Если данных много, то сложность важнее, чем небольшой оверхед по памяти. Допустим, что n у нас 1024, тогда алгоритм вставки за n log n справится с задачей за 10240 операций, а со сложностью log n всего за 10. Думаю выигрыш очевиден, даже если второй алгоритм и будет жрать в 2 раза больше памяти.

В качестве значения использовать множество, в которое вставка за логарифм. Итого общая сложность вставки также остается логарифмической.

Не останется, т.к. тебе нужно вставить n значений, т.е. в любом случае эта сложность не может быть меньше n. А если чуть-чуть напрячь мозг, то станет ясно, что она будет n log n

И таки да, эта вставка обгоняет кусорт. (log n vs n log n).

новый метод сортировки при помощи вставки в TreeSet, обгоняющий по скорости все остальные сортировки, предложи в stdlib cpp добавить соответствующую функцию.

В качестве значения использовать множество, в которое вставка за логарифм. Итого общая сложность вставки также остается логарифмической.

Общая сложность для вставки у тебя всё равно станет n log n на n элементах. Итого у тебя или стабильный n log n или в среднем n log n.

Ну или поясни своё сортировочное чудо.

Очевидно, что если делать все возможные комбинации всех стандартных коллекций (т.к. они, естественно, часто нужны), то стандартная библиотека распухнет неимоверно. Поэтому если уж тебе нужна такая коллекция - комбинируй необходимые простые коллекции сам.

Нет, потому что не сделали. К счастью есть практически общепринятые сторонние библиотеки, дополняющие стандартную, поэтому проблемой это не является.