java遍历的优化

时间:2023-03-09 07:27:15
java遍历的优化

说明:这是在面试中面试官出的题。虽然是常见的优化问题,但这种经验的确很有用。感慨之余,分享出来,以此共勉。

场景:现有List<PersonA>,List<PersonB>,PersonA 的属性是 String类型的身份证号,int型age;PersonB 的属性是 String类型的身份证号,int型sex;两个集合中的身份证号有相同的;

需求:查找身份证号相同的人的性别。

常见的思路是:

 @Data
public class PersonA {
private String card;
private int age; public PersonA(String card, int age) {
this.card = card;
this.age = age;
}
}
----------------------------------------------
@Data
public class PersonB {
private String card;
private int sex; public PersonB(String card, int sex) {
this.card = card;
this.sex = sex;
}
}
public class TestForFor {
private List<PersonA> pa;
private List<PersonB> pb;
@Before
public void before(){
pa = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
pa.add(new PersonA(UUID.randomUUID().toString(),20));
}
pa.add(new PersonA("abcd111",10));
pa.add(new PersonA("abcd112",10));
pa.add(new PersonA("abcd113",10));
pa.add(new PersonA("abcd114",10));
pa.add(new PersonA("abcd115",10));
pa.add(new PersonA("abcd116",10));
pb = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
pb.add(new PersonB(UUID.randomUUID().toString(),Math.random() >= 0.5 ? 1 : 0));
}
pb.add(new PersonB("abcd111",1));
pb.add(new PersonB("abcd112",1));
pb.add(new PersonB("abcd113",1));
pb.add(new PersonB("abcd114",1));
pb.add(new PersonB("abcd115",1));
pb.add(new PersonB("abcd116",1));
}
@Test
public void testFor(){
out.println("start search");
for (PersonA a : pa) {
for (PersonB b : pb) {
if (a.getCard().equals(b.getCard())){
out.println(b.getSex()==1?"男":"女");
}
}
}
}
}

结果。。。花费三秒多的时间。这还只是一万条数据

java遍历的优化

现在换一种思路,直接贴代码

  private List<PersonA> pa;
private List<PersonB> pb;
private Map<String,Object> map;
@Before
public void before(){
out.println("start before");
pa = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
pa.add(new PersonA(UUID.randomUUID().toString(),20));
}
pa.add(new PersonA("abcd111",10));
pa.add(new PersonA("abcd112",10));
pa.add(new PersonA("abcd113",10));
pa.add(new PersonA("abcd114",10));
pa.add(new PersonA("abcd115",10));
pa.add(new PersonA("abcd116",10)); pb = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
pb.add(new PersonB(UUID.randomUUID().toString(),Math.random() >= 0.5 ? 1 : 0));
}
pb.add(new PersonB("abcd111",1));
pb.add(new PersonB("abcd112",1));
pb.add(new PersonB("abcd113",1));
pb.add(new PersonB("abcd114",1));
pb.add(new PersonB("abcd115",1));
pb.add(new PersonB("abcd116",1));
map = new HashMap<>();
for ( PersonB pbb : pb ) {
map.put(pbb.getCard(),pbb.getSex());
}
}
@Test
public void testFor(){
out.println("start search");
for (PersonA a : pa) {
if (map.containsKey(a.getCard())){
out.print(a.getAge()+" ");
out.println((int)map.get(a.getCard())==1?"男":"女");
}
//out.println(map.get(a.getCard())==null?"空":map.get(a.getCard()));
//out.println((int)map.get(a.getCard())==1?"男":"女");
}
}

java遍历的优化

可以看出,查找的效率明显提升。

这里面的重点,第29行我用map重新填写了pb的数据[我的本地的sql坏了,所以用伪数据库的方式模仿,感兴趣也可以从数据库里试试],

为什么用map填完了后速度会这么快?

原因很简单。因为ArrayList的底层是数组实现的,若要查找必定是从索引0开始一个个的进行比对;而HashMap则不同,

HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的,如果定位到的数组位置不含链表(当前entry的next指向null),那么对于查找,添加等操作很快,仅需一次寻址即可;如果定位到的数组包含链表,对于添加操作,其时间复杂度依然为O(1),因为最新的Entry会插入链表头部,仅需要简单改变引用链即可,而对于查找操作来讲,此时就需要遍历链表,然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以,性能考虑,HashMap中的链表出现越少,性能才会越好。

关于以上加粗内容取自博客

我在面试时只想到了hash,面试官提醒我用hashmap,恍然大悟。


时隔数月,回来归纳下这个问题。2018/9/13


其实这个问题可以抽象为:两个数组求交集,这里简要说下思路。

使用 treeset装载第一个数组,遍历第二个数组,if(!contains数组二中的值),add到一个新list中,最后这个list存的就是交集

原创分享,转载标注。