Java 使用stream()获取两个实体类列表的交集

使用stream()获取两个实体类列表的交集。

使用几种不同的方式实现,并对比每种方式的效率

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数据

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List<Fruit> fruits = new ArrayList<>();
List<Fruit> fruit2 = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    fruits.add(new Fruit(i, "name" + i, "code" + i));
}
for (int i = 70; i < 170; i++) {
    fruit2.add(new Fruit(i * 49, "name" + i, "code" + i));
}

结论:

如果采用:以大的列表1为基础,过滤列表2中的元素这种策略,方法1是最快的。

列表大小:

  • 列表1大小:1w 、50w、1kw
  • 列表2大小:100

以下是三个方法,在不同列表大小的耗时,单位ms

1w*100 50w*100 1kw* 100
方法1 5 24 217
方法2 45 588 12382
方法2改进 11 80 1204
方法3 22 240 3438

方法1:将列表2转为Map,使用filter + containsKey

先将List2的code转为Map<code,实体类>的形式,从列表1中过滤掉(!Map.containsKey)列表2中没有的,就是二者的交集。

这种方法是最快的,从原理上也很好解释,HashMap的底层是数据+链表/红黑树,查询效率上肯定比数组快。

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Map<String, Fruit> frMap = fruit2.stream().collect(Collectors.toMap(Fruit::getCode, Function.identity(), (x1,x2) -> x1));
List<Fruit> res1 = fruits.stream()
     .filter( item -> frMap.containsKey(item.getCode()))
     .collect(Collectors.toList());

方法2:将列表2的code转为List,使用filter + contains

先将List2的code转为List<code>的形式,从列表1中过滤掉(!List.contains)列表2中没有的,就是二者的交集。

这种方法基本是最慢的,而且数据量越大越慢。

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 List<Fruit> res2 = fruits.stream()
    .filter( item ->fruit2.stream()
       .map(Fruit::getCode).collect(Collectors.toList()).contains(item.getCode()))
    .collect(Collectors.toList());

方法2改进:提前将列表2的code转为List,然后在stream().filter()的时候直接使用

CSDN上搜索,最多的就是方法2中的例子。但是仔细思考一下,每个元素循环过滤的时候,都要重新组织一次List<code>,不就是二重循环嘛。我们不妨把codeList提前组织好,共stream流使用。

结果可以看到,改进后,执行效率快了很多。数据量越大,这种效果越明显。

java 复制代码
 List<String> codeList = fruit2.stream().map(Fruit::getCode).collect(Collectors.toList());
 List<Fruit> res2Ext = fruits.stream()
   .filter( item -> codeList.contains(item.getCode()))
   .collect(Collectors.toList());

方法3:使用filter + anyMatch

本来没有用过,写文章时,忽然看到了从CSDN上看到这种方法。

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List<Fruit> res3 = fruits.stream()
  .filter( item -> fruit2.stream()
     .anyMatch(item1 -> item1.getCode().equals(item.getCode())))
  .collect(Collectors.toList());

二重循环时,大的循环尽量在里面,小的循环尽量在外面。

如果业务中,没有特殊的要求,尽量把大的循环放里面。

我们交换上述方法的list1,list2的次序。以小的列表2为基础,过滤列表1中的元素这种策略再次执行上述方法。

可以看到方法3 anyMatch是效率最快的,而且数据量越大,优势越明显。

anyMatch是存在一个元素满足条件就返回true,并且停止遍历,而本次的大结果集中的数,在小结果集中一定存在,而且是按序的,所以本次试验中,根本就没有遍历太多次,不禁怀疑自己这么测试到底有没有用...实际生产中,这几个方法的效率未知。表格仅供参考。

100*1w 100*50w 100*1kw
方法1 7 30 3409
方法2 31 981 60187
方法2改进 4 42 3445
方法3 4 4 103
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