可以改进哈希以计算频率

我目前正在构建一个哈希表，以便根据数据结构的运行时间来计算频率。O（1） 插入，O（n） 更差的查找时间等。

我问了几个人std::map和哈希表之间的区别，我得到了一个答案;

" std::map将元素添加为二叉树，因此会导致 O（log n），而使用哈希表实现它将是 O（n）。"

因此，我决定使用链表数组（用于单独链接）结构实现哈希表。在下面的代码中，我为节点分配了两个值，一个是键（单词），另一个是值（频率）。它的工作原理是;当添加第一个节点时，如果索引为空，则直接插入作为链表的第一个元素，频率为 0。如果它已经在列表中（不幸的是搜索需要 O（n） 时间），则将其频率增加 1。如果未找到，只需将其添加到列表的开头即可。

我知道实现中有很多流程，因此我想问一下这里有经验的人，为了有效地计算频率，如何改进这种实现？

到目前为止我写的代码;

#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
struct Node {
    string word;
    int frequency;
    Node *next;
};
class linkedList
{
private:
    friend class hashTable;
    Node *firstPtr;
    Node *lastPtr;
    int size;
public:
    linkedList()
    {
        firstPtr=lastPtr=NULL;
        size=0;
    }
    void insert(string word,int frequency)
    {
        Node* newNode=new Node;
        newNode->word=word;
        newNode->frequency=frequency;
        if(firstPtr==NULL)
            firstPtr=lastPtr=newNode;
        else {
            newNode->next=firstPtr;
            firstPtr=newNode;
        }
        size++;
    }
    int sizeOfList()
    {
        return size;
    }
    void print()
    {
        if(firstPtr!=NULL)
        {
            Node *temp=firstPtr;
            while(temp!=NULL)
            {
                cout<<temp->word<<" "<<temp->frequency<<endl;
                temp=temp->next;
            }
        }
        else
            printf("%s","List is empty");
    }
};
class hashTable
{
private:
    linkedList* arr;
    int index,sizeOfTable;
public:
    hashTable(int size) //Forced initalizer
    {
        sizeOfTable=size;
        arr=new linkedList[sizeOfTable];
    }
    int hash(string key)
    {
        int hashVal=0;
        for(int i=0;i<key.length();i++)
            hashVal=37*hashVal+key[i];
        hashVal=hashVal%sizeOfTable;
        if(hashVal<0)
            hashVal+=sizeOfTable;
        return hashVal;
    }
    void insert(string key)
    {
        index=hash(key);
        if(arr[index].sizeOfList()<1)
            arr[index].insert(key, 0);
        else {
            //Search for the index throughout the linked list.
            //If found, increment its value +1
            //else if not found, add the node to the beginning
        }
    }

};