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
文章目录
- 数据
- 结论:
- [方法1:将列表2转为Map,使用filter + containsKey](#方法1:将列表2转为Map,使用filter + containsKey)
- [方法2:将列表2的code转为List,使用filter + contains](#方法2:将列表2的code转为List,使用filter + contains)
- 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
- [方法3:使用filter + anyMatch](#方法3:使用filter + anyMatch)
- 二重循环时,大的循环尽量在里面,小的循环尽量在外面。
数据
java
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。
java
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。
java
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
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。
java
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 |