Java基礎之List內元素的排序性能對比
在日常開發中,獲取一批數據后,可能需要跟據一定規則對這批數據進行排序操作。在JAVA中,動態數組ArrayList經常被用來存儲數據,因此如何高效對ArrayList中元素進行排序,形成符合條件的數據集是日常開發必須要考慮的問題。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、實現Comparable接口、以及JAVA 8 stream流中提供的排序方法,同時對比同一條件不同數據集大小的排序性能。
二、按條件排序幾種方案及性能對比2.1 利用集合框架提供的Collections.sort實現排序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@ToStringpublic class StreamConfig { /** * 主鍵 */ private Long id; /** * 分片檢測(檢測閾值) */ private Integer detectRate; /** * 上報閾值 */ private Integer lostThreshold; /** * 上報周期(單位:秒) */ private Integer reportRate; /** * 創建時間 */ private Date createTime; /** * 修改時間 */ private Date modifyTime;}
long startTime = System.currentTimeMillis(); log.info('Collection.sort 排序開始時間為:{}', System.currentTimeMillis()); ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists); long endTime = System.currentTimeMillis(); log.info('Collection.sort 耗費總時間為:{} ms', endTime - startTime);2.2 實現Comparable接口
@Data@ToStringpublic class StreamConfig implements Comparable<StreamConfig>{ /** * 主鍵 */ private Long id; /** * 分片檢測(檢測閾值) */ private Integer detectRate; /** * 上報閾值(丟失率大于多少不再上報) */ private Integer lostThreshold; /** * 上報周期(單位:秒) */ private Integer reportRate; /** * 創建時間 */ private Date createTime; /** * 修改時間 */ 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 耗費總時間為:{}', comparableEndTime - comparableStartTime);2.3 利用JAVA 8 stream流實現排序
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流式所花時間為:{} ms', System.currentTimeMillis() - streamStartTime);2.4 性能對比
測試方案:
為了防止Collection.sort與實現Comparable接口兩種方法的相互干擾,將實現Comparable的方案單獨測試,數據量集分別為1000、10000、100000,結果單位為毫秒(ms),每個數據集測試五次,取平均值。
測試代碼如下:
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 排序開始時間為:{}', System.currentTimeMillis());ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists);long endTime = System.currentTimeMillis();log.info('Collection.sort 耗費總時間為:{} ms', endTime - startTime);log.info('Comparable 排序開始時間為:{}', System.currentTimeMillis());long comparableStartTime = System.currentTimeMillis();Collections.sort(list3);long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();log.info('Comparable 耗費總時間為:{}', 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流式處理結束:{}', System.currentTimeMillis());log.info('java 8 stream流式所花時間為:{} ms', System.currentTimeMillis() - streamStartTime);return 'success'; }
測試結果如下:
1.由測試結果來看,在數據量分別是1000、10000、100000的數據集下,java 8 stream的排序方案所花費時間遠大于Collection.sort方案和實現Comparable接口方案;
2.由測試結果來看,Collection.sort方案和實現Comparable接口方案在數據量越大所花費的時間越接近,這兩種方案在數據量相同時的差異也不是很大;
3.本文所對比的是單條件下(也就是跟據lostThreshold屬性值進行對比),多條件可能會略有差異,后續可針對多條件進行一些數據測試與驗證;
4.由測試結果可以得出,單條件對比時,Collection.sort方案和實現Comparable接口方案具有更高性能,建議數據量較大時盡量采用這兩種排序方式。
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