当需要对两个集合进行相互操作的时候,一般需要进行双层For循环,但我们知道双层For在数量越大的时候性能影响越大

这时候我们会想到的其中一种解决方法就是利用Hashmap在查找数据的高效上来优化双层For

我利用下面的代码来模拟测试两种情况的性能:

public static void main(String[] args) {

        for (int i = 0; i < 10000; i += 10) {
List<String> loopList1 = getLoopList(i);
List<String> loopList2 = getLoopList(i);
long loopBy2forTimes = doBy2ForLoop(loopList1, loopList2);
long loopByHashMapForTimes = doByHashmapForLoop(loopList1, loopList2);
System.out.println("size:" + i + ": " + loopBy2forTimes + "," + loopByHashMapForTimes);
} for (int i = 10000; i < 100000; i += 10000) {
List<String> loopList1 = getLoopList(i);
List<String> loopList2 = getLoopList(i);
long loopBy2forTimes = doBy2ForLoop(loopList1, loopList2);
long loopByHashMapForTimes = doByHashmapForLoop(loopList1, loopList2);
System.out.println("size:" + i + ": " + loopBy2forTimes + "," + loopByHashMapForTimes);
}
} private static List<String> getLoopList(int size) {
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < size; i++) {
list.add(String.valueOf(i));
}
return list;
} private static long doBy2ForLoop(List<String> loopList1, List<String> loopList2) {
long startTime = System.currentTimeMillis(); for (String str1 : loopList1) {
for (String str2 : loopList2) {
if (str1.equals(str2)) {
continue;
}
}
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
return endTime - startTime;
} private static long doByHashmapForLoop(List<String> loopList1, List<String> loopList2) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Map<String, String> loopListMap = loopList2.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k, Function.identity()));
for (String str1 : loopList1) {
String str2 = loopListMap.get(str1);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
return endTime - startTime;
}

结果: 第一个表格为1~10000, 第二个表格为10000~100000,

可以看到双层For数据量越大,执行时间越长,而使用了Hashmap,纵使数据量增长到了10w,执行时间也几乎为0(3-4ms)

嘛当然我们也可以算出上述代码的双层For的时间复杂度为O((1+N)/2),而使用Hashmap的时间复杂度为O(1),也可以发现List转Map几乎不耗时间

但是也要注意到,在数据量低(<2000)的情况下,两者没有区别,而hashmap还需要占用多余的空间

结论:选择哪个来遍历还是需要看具体的场景的数据量(但是数据量不清又嫌麻烦的咱大部分情况还是会用hashmap大法了233)

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