Java基礎(chǔ)之List內(nèi)元素的排序性能對(duì)比
一、概述
在日常開發(fā)中，獲取一批數(shù)據(jù)后，可能需要跟據(jù)一定規(guī)則對(duì)這批數(shù)據(jù)進(jìn)行排序操作。在JAVA中，動(dòng)態(tài)數(shù)組ArrayList經(jīng)常被用來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，因此如何高效對(duì)ArrayList中元素進(jìn)行排序，形成符合條件的數(shù)據(jù)集是日常開發(fā)必須要考慮的問題。本文將分析常用ArrayList排序的幾種方式，包括集合框架提供的Collections.sort方法、實(shí)現(xiàn)Comparable接口、以及JAVA 8 stream流中提供的排序方法，同時(shí)對(duì)比同一條件不同數(shù)據(jù)集大小的排序性能。
二、按條件排序幾種方案及性能對(duì)比
2.1 利用集合框架提供的Collections.sort實(shí)現(xiàn)排序
private ArrayList<StreamConfig> testCollectionSort(ArrayList<StreamConfig> lists) {
Collections.sort(lists, new Comparator<StreamConfig>() {
@Override
public int compare(StreamConfig s1, StreamConfig s2) {
return s2.getLostThreshold() - s1.getLostThreshold();
}
});
return lists;
}
@Data
@ToString
public class StreamConfig {
/**
* 主鍵
*/
private Long id;
/**
* 分片檢測(cè)(檢測(cè)閾值)
*/
private Integer detectRate;
/**
* 上報(bào)閾值
*/
private Integer lostThreshold;
/**
* 上報(bào)周期(單位:秒)
*/
private Integer reportRate;
/**
* 創(chuàng)建時(shí)間
*/
private Date createTime;
/**
* 修改時(shí)間
*/
private Date modifyTime;
}
long startTime = System.currentTimeMillis();
log.info("Collection.sort 排序開始時(shí)間為：{}", System.currentTimeMillis());
ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists);
long endTime = System.currentTimeMillis();
log.info("Collection.sort 耗費(fèi)總時(shí)間為：{} ms", endTime - startTime);
2.2 實(shí)現(xiàn)Comparable接口
@Data
@ToString
public class StreamConfig implements Comparable<StreamConfig>{
/**
* 主鍵
*/
private Long id;
/**
* 分片檢測(cè)(檢測(cè)閾值)
*/
private Integer detectRate;
/**
* 上報(bào)閾值(丟失率大于多少不再上報(bào))
*/
private Integer lostThreshold;
/**
* 上報(bào)周期(單位:秒)
*/
private Integer reportRate;
/**
* 創(chuàng)建時(shí)間
*/
private Date createTime;
/**
* 修改時(shí)間
*/
private Date modifyTime;
/**
* 備注
*/
private String remark;
/**
* nodeCode
*/
private String nodeCode;
/**
* 流媒體Id
*/
private String unitId;
@Override
public int compareTo(StreamConfig o) {
return this.getLostThreshold() - o.getLostThreshold();
}
}
long comparableStartTime = System.currentTimeMillis();
Collections.sort(list3);
long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();
log.info("Comparable 耗費(fèi)總時(shí)間為：{}", comparableEndTime - comparableStartTime);
2.3 利用JAVA 8 stream流實(shí)現(xiàn)排序
long streamStartTime = System.currentTimeMillis();
log.info("java 8 stream流式處理開啟：{}", streamStartTime);
List<StreamConfig> collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold)).collect(Collectors.toList());
log.info("java 8 stream流式所花時(shí)間為：{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);
2.4 性能對(duì)比
測(cè)試方案：
為了防止Collection.sort與實(shí)現(xiàn)Comparable接口兩種方法的相互干擾，將實(shí)現(xiàn)Comparable的方案單獨(dú)測(cè)試，數(shù)據(jù)量集分別為1000、10000、100000，結(jié)果單位為毫秒(ms)，每個(gè)數(shù)據(jù)集測(cè)試五次，取平均值。
測(cè)試代碼如下：
public String test() {
ArrayList<StreamConfig> lists = new ArrayList<>(100000);
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
StreamConfig streamConfig = new StreamConfig();
streamConfig.setReportRate((int) (Math.random() * 10000));
streamConfig.setLostThreshold((int) (Math.random() * 100000));
streamConfig.setDetectRate((int) (Math.random() * 10000));
streamConfig.setCreateTime(randomDate("2019-01-01", "2021-05-31"));
streamConfig.setId(System.currentTimeMillis() + (int) (Math.random() * 100000));
lists.add(streamConfig);
}
ArrayList<StreamConfig> list2 = new ArrayList<>(lists);
ArrayList<StreamConfig> list3 = new ArrayList<>(lists);
long startTime = System.currentTimeMillis();
log.info("Collection.sort 排序開始時(shí)間為：{}", System.currentTimeMillis());
ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists);
long endTime = System.currentTimeMillis();
log.info("Collection.sort 耗費(fèi)總時(shí)間為：{} ms", endTime - startTime);
log.info("Comparable 排序開始時(shí)間為：{}", System.currentTimeMillis());
long comparableStartTime = System.currentTimeMillis();
Collections.sort(list3);
long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();
log.info("Comparable 耗費(fèi)總時(shí)間為：{}", comparableEndTime - comparableStartTime);
long streamStartTime = System.currentTimeMillis();
log.info("java 8 stream流式處理開啟：{}", streamStartTime);
List<StreamConfig> collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold).reversed()).collect(Collectors.toList());
log.info("java 8 stream流式處理結(jié)束：{}", System.currentTimeMillis());
log.info("java 8 stream流式所花時(shí)間為：{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);
return "success";
}
測(cè)試結(jié)果如下：
三、小結(jié)
1.由測(cè)試結(jié)果來看，在數(shù)據(jù)量分別是1000、10000、100000的數(shù)據(jù)集下，java 8 stream的排序方案所花費(fèi)時(shí)間遠(yuǎn)大于Collection.sort方案和實(shí)現(xiàn)Comparable接口方案；
2.由測(cè)試結(jié)果來看，Collection.sort方案和實(shí)現(xiàn)Comparable接口方案在數(shù)據(jù)量越大所花費(fèi)的時(shí)間越接近，這兩種方案在數(shù)據(jù)量相同時(shí)的差異也不是很大；
3.本文所對(duì)比的是單條件下(也就是跟據(jù)lostThreshold屬性值進(jìn)行對(duì)比)，多條件可能會(huì)略有差異，后續(xù)可針對(duì)多條件進(jìn)行一些數(shù)據(jù)測(cè)試與驗(yàn)證；
4.由測(cè)試結(jié)果可以得出，單條件對(duì)比時(shí)，Collection.sort方案和實(shí)現(xiàn)Comparable接口方案具有更高性能，建議數(shù)據(jù)量較大時(shí)盡量采用這兩種排序方式。
到此這篇關(guān)于Java基礎(chǔ)之List元素的排序性能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java List元素的排序性能內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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