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;@Data
public class User {private Long userId;private String name;
}

代码 UserMemo.java ：

import lombok.Data;@Data
public 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();StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();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);}}}stopWatch.stop();System.out.println("最终耗时"+stopWatch.getTotalTimeMillis());}

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();StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();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);break;}}}stopWatch.stop();System.out.println("最终耗时"+stopWatch.getTotalTimeMillis());}

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。

 

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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();StopWatch stopWatch = new StopWatch();stopWatch.start();Map<Long, String> contentMap =userMemoTestList.stream().collect(Collectors.toMap(UserMemo::getUserId, UserMemo::getContent));for (User user : userTestList) {Long userId = user.getUserId();String content = contentMap.get(userId);if (StringUtils.hasLength(content)) {System.out.println("模拟数据content 业务处理......" + content);}}stopWatch.stop();System.out.println("最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());}

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 ： 

/*** Implements Map.get and related methods.* 这是个 Map.get 的实现 方法* @param hash hash for key* @param key the key* @return the node, or null if none*/
//    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。

好了，该篇就到这。