for循环实战性能优化之使用Map集合优化
如果小循环和大循环的集合元素数量分别为M和N,则双层For循环的循环次数是M*N,随着M和N的增长,对性能的影响越来越大。因此,本文考虑进一步优化,使得循环次数变为M+N。利用下面的代码来模拟测试两种情况的性能:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;
public class ForUpdate {
public static void main(String[] args) {
// for (int i = 0; i < 10000; i += 10) {
// loopGivenNum(i);
// }
for (int i = 10000; i < 100000; i += 10000) {
loopGivenNum(i);
}
System.out.println("----- done -----");
}
private static void loopGivenNum(int i) {
List<String> smallLoop = getLoopList(i);
List<String> bigLoop = getLoopList(2 * i);
long doByForTimes = doByFor(bigLoop, smallLoop);
long doByMapTimes = doByMap(bigLoop, smallLoop);
System.out.println("size " + i + ": " + doByForTimes + "," + doByMapTimes);
}
/**
* 获取循环变量
* @param size 循环变量元素个数
*/
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 doByFor(List<String> bigLoop, List<String> smallLoop) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (String str1 : smallLoop) {
for (String str2 : bigLoop) {
if (str1.equals(str2)) {
continue;
}
}
}
return System.currentTimeMillis() - startTime;
}
/**
* 使用 Map 优化
* @param bigLoop
* @param smallLoop
*/
private static long doByMap(List<String> bigLoop, List<String> smallLoop) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 转换成map
Map<String, String> loopMap = bigLoop.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k, Function.identity()));
System.out.println(loopMap.size());
for (String str1 : smallLoop) {
if (loopMap.containsKey(str1)) {
continue;
}
}
return System.currentTimeMillis() - startTime;
}
}
输出结果:
size 10000: 756,97
size 20000: 3091,8
size 30000: 4342,7
size 40000: 8848,7
size 50000: 16317,7
size 60000: 31652,7
size 70000: 37078,7
由此可见,数据量越大嵌套For循环执行时间越长,而使用Map后,纵使数据量增长到了20w,执行时间也维持在7ms左右。数据量小的时候,执行结果就不再贴出来了。
结论:使用Map优化后的方法执行的效率比嵌套循环提高了很多很多。
读后有收获,小礼物走一走,请作者喝咖啡。

作者:楼兰胡杨
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但请注明原文链接,并保留此段声明,否则保留追究法律责任的权利。
分类:
Java Collection
, 转载
标签:
转载
, Java Collection
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南