>>816
ハッシュ構造は、「一回の検索」でも、数学的には、O(N)の時間が掛かる。
ハッシュ構造へのデータの書き込みとは全く関係無い。
検索自体が、数学的にはO(N)なのだ。
しかし、実際問題は、Nが常識の範囲内の大きさではO(1)のように振舞うことが
分かっているので、とても高速。

数学的には、O(f(N))とは、Nを無限に大きくしても、処理時間をf(N)で割るとある
上限値未満であるという意味。ハッシュテーブルの検索は、Nを無限に大きくすると、
定数的ではないので、O(1)ではない。

なお、g(N)=O(f(N))のように書いた時の意味で定義されているが、左辺は関数で、
右辺は集合のようなもので、両辺が等しいという意味ではない。なので、記法として
O(1)=O(N)であるが、O(N)=O(1)ではない。

不定積分の等号も集合論的な意味であって、等しいという意味ではないと聞いたことが
あると思うが、それと同じような定義。