for 循环嵌套 for 循环,你需要懂的代码性能优化技巧!
前言本篇分析的技巧点其实是比较常见的,但是最近的几次的代码评审还是发现有不少兄弟没注意到。
所以还是想拿出来说下。
正文是个什么场景呢?
就是 for 循环 里面还有 for 循环, 然后做一些数据匹配、处理 这种场景。
我们结合实例代码来看看。
场景示例:
比如我们现在拿到两个 list 数据 ,一个是 User List 集合 ;另一个是 UserMemo List 集合;
我们需要遍历 User List ,然后根据 userId 从 UserMemo List 里面取出 对应这个 userId 的 content 值,做数据处理。
代码 User.java :
import lombok.Data;
@Datapublic class User {private Long userId;private String name;}代码 UserMemo.java :
import lombok.Data;
@Datapublic class UserMemo {private Long userId;private String content;}模拟 数据集合 :
5W 条 user 数据 , 3W 条 userMemo 数据
public static List<User> getUserTestList() {List<User> users = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= 50000; i++) {User user = new User();user.setName(UUID.randomUUID().toString());user.setUserId((long) i);users.add(user);}return users;}
public static List<UserMemo> getUserMemoTestList() {List<UserMemo> userMemos = new ArrayList<>();for (int i = 30000; i >= 1; i--) {UserMemo userMemo = new UserMemo();userMemo.setContent(UUID.randomUUID().toString());userMemo.setUserId((long) i);userMemos.add(userMemo);}return userMemos;}先看平时大家不注意的时候可能会这样去写代码处理 :
ps:其实数据量小的话,其实没多大性能差别,不过我们还是需要知道一些技巧点。
代码:
public static void main(String[] args) {List<User> userTestList = getUserTestList();List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();
}我们来看看 这时候的一个耗时情况 :
相当于迭代了 5W * 3W 次
可以看到用时 是 26857 毫秒
其实到这,插入个题外点,如果说每个 userId 在 UserMemo List 里面 都是只有一条数据的场景。
for (User user : userTestList) {Long userId = user.getUserId();for (UserMemo userMemo : userMemoTestList) {if (userId.equals(userMemo.getUserId())) {String content = userMemo.getContent();System.out.println("模拟数据 content 业务处理......"+content);
}单从这段代码有没有问题 ,有没有优化点。
显然是有的, 因为当我们从内循环 UserMemo List 里面找到匹配数据的时候, 没有做其他操作了。
这样 内 for 循环会继续下,直到跑完再进行下一轮整体循环。
所以,仅针对这种情形,1 对 1 的或者说我们只需要找到一个匹配项,处理完后我们 应该使用 break 。
我们来看看 加上 break 的一个耗时情况 :
代码:
public static void main(String[] args) {List<User> userTestList = getUserTestList();List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();
}耗时情况:
可以看到 从 2W 多毫秒 变成了 1W 多毫秒, 这个 break 加的很 OK。
回到我们刚才, 平时需要 for 循环 里面再 for 循环 这种方式,可以看到耗时是 2 万 6 千多毫秒。
那如果场景更复杂一定, 是 for 循环里面 for 循环 多个或者, for 循环里面还有一层 for 循环 ,那这样代码耗时真的非常恐怖。
那么接下来这个技巧点是 使用 map 去优化 :
代码:
public static void main(String[] args) {List<User> userTestList = getUserTestList();List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();
}看看耗时:
为什么 这么显著的效果 ?
这其实就是时间复杂度,for 循环嵌套 for 循环,就好比 循环每一个 user ,拿出 userId 需要在里面的循环从 userMemo list 集合里面 按顺序去开盲盒匹配,拿出第一个,看看 userId ,拿出第二个,看看 userId ,一直找匹配的。
而我们提前对 userMemo list 集合 做一次 遍历,转存储在 map 里面 。
map 的取值效率 在多数的情况下是能维持接近 O(1) 的 , 毕竟数据结构摆着,数组加链表。
相当于拿到 userId 想去开盲盒的时候, 根据 userId 这个 key hash 完能直接找到数组里面的索引标记位, 如果底下没链表(有的话 O(logN)),直接取出来就完事了。
然后补充一个 getNode 的代码注释 :
// final 写死了 无法更改 返回 Node 传入查找的 hash 值 和 key 键 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {// tab 还是 哈希表// first 哈希表找的链表红黑树对应的 头结点// e 代表当前节点// k 代表当前的 keyNode<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;// 赋值 并过滤 哈希表 空的长度不够的 对应位置没存数据的 都直接 return nullif ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {// 头结点就 找到了 hash 相等值相等 或者 不空的 key 和当前节点 equalsif (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;// 头结点不匹配 没找到就 就用 next 找 if ((e = first.next) != null) {// 是不是红黑树 的 if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);// 红黑树就直接 调用 红黑树内查找
// 不为空或者没找到就 do while 循环 do {// 当前节点 找到了 hash 相等值相等 或者 不空的 key 和当前节点 equalsif (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;}按照目前以 JDK8 的 hash 算法,起 hash 冲突的情况是非常非常少见了。
最恶劣的情况,只有当 全部 key 都冲突, 全都分配到一个桶里面去都占用一个位置 ,这时候就是 O(n),这种情景不需要去考虑。
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