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Java List内元素的排序性能对比 Java基础之List内元素的排序性能对比

程可爱 人气:0
想了解Java基础之List内元素的排序性能对比的相关内容吗,程可爱在本文为您仔细讲解Java List内元素的排序性能对比的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Java,List内元素的排序性能对比,Java,List排序,下面大家一起来学习吧。

一、概述

在日常开发中,获取一批数据后,可能需要跟据一定规则对这批数据进行排序操作。在JAVA中,动态数组ArrayList经常被用来存储数据,因此如何高效对ArrayList中元素进行排序,形成符合条件的数据集是日常开发必须要考虑的问题。本文将分析常用ArrayList排序的几种方式,包括集合框架提供的Collections.sort方法、实现Comparable接口、以及JAVA 8 stream流中提供的排序方法,同时对比同一条件不同数据集大小的排序性能。

二、按条件排序几种方案及性能对比

2.1 利用集合框架提供的Collections.sort实现排序

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 {

    /**
     * 主键
     */
    private Long id;

    /**
     * 分片检测(检测阈值)
     */
    private Integer detectRate;

    /**
     * 上报阈值
     */
    private Integer lostThreshold;

    /**
     * 上报周期(单位:秒)
     */
    private Integer reportRate;

    /**
     * 创建时间
     */
    private Date createTime;

    /**
     * 修改时间
     */
    private Date modifyTime;
}
 long startTime = System.currentTimeMillis();
    log.info("Collection.sort 排序开始时间为:{}", System.currentTimeMillis());
    ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists);
    long endTime = System.currentTimeMillis();
    log.info("Collection.sort 耗费总时间为:{} ms", endTime - startTime);

2.2 实现Comparable接口

@Data
@ToString
public class StreamConfig implements Comparable<StreamConfig>{

    /**
     * 主键
     */
    private Long id;

    /**
     * 分片检测(检测阈值)
     */
    private Integer detectRate;

    /**
     * 上报阈值(丢失率大于多少不再上报)
     */
    private Integer lostThreshold;

    /**
     * 上报周期(单位:秒)
     */
    private Integer reportRate;

    /**
     * 创建时间
     */
    private Date createTime;

    /**
     * 修改时间
     */
    private Date modifyTime;

    /**
     * 备注
     */
    private String remark;

    /**
     * nodeCode
     */
    private String nodeCode;

    /**
     * 流媒体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 耗费总时间为:{}", comparableEndTime - comparableStartTime);

2.3 利用JAVA 8 stream流实现排序

 long streamStartTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("java 8 stream流式处理开启:{}", streamStartTime);
        List<StreamConfig> collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold)).collect(Collectors.toList());
        log.info("java 8 stream流式所花时间为:{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);

2.4 性能对比

测试方案:

为了防止Collection.sort与实现Comparable接口两种方法的相互干扰,将实现Comparable的方案单独测试,数据量集分别为1000、10000、100000,结果单位为毫秒(ms),每个数据集测试五次,取平均值。

测试代码如下:

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 排序开始时间为:{}", System.currentTimeMillis());
        ArrayList<StreamConfig> list = testCollectionSort(lists);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("Collection.sort 耗费总时间为:{} ms", endTime - startTime);

        log.info("Comparable 排序开始时间为:{}", System.currentTimeMillis());
        long comparableStartTime = System.currentTimeMillis();
        Collections.sort(list3);
        long comparableEndTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("Comparable 耗费总时间为:{}", comparableEndTime - comparableStartTime);


        long streamStartTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("java 8 stream流式处理开启:{}", streamStartTime);
        List<StreamConfig> collect = list2.stream().sorted(Comparator.comparing(StreamConfig::getLostThreshold).reversed()).collect(Collectors.toList());
        log.info("java 8 stream流式处理结束:{}", System.currentTimeMillis());
        log.info("java 8 stream流式所花时间为:{} ms", System.currentTimeMillis() - streamStartTime);
        return "success";
    }

测试结果如下:

在这里插入图片描述

三、小结

1.由测试结果来看,在数据量分别是1000、10000、100000的数据集下,java 8 stream的排序方案所花费时间远大于Collection.sort方案和实现Comparable接口方案;

2.由测试结果来看,Collection.sort方案和实现Comparable接口方案在数据量越大所花费的时间越接近,这两种方案在数据量相同时的差异也不是很大;

3.本文所对比的是单条件下(也就是跟据lostThreshold属性值进行对比),多条件可能会略有差异,后续可针对多条件进行一些数据测试与验证;

4.由测试结果可以得出,单条件对比时,Collection.sort方案和实现Comparable接口方案具有更高性能,建议数据量较大时尽量采用这两种排序方式。

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