**一、分析 **
在Java中,RandomAccess和Cloneable、Serializable一样都是标识接口,不需要任何实现,只是用来表明其实现类具有某种特质的,实现了Cloneable表明可以被拷贝,实现了Serializable接口表明被序列化了,实现了RandomAccess则表明这个类可以随机存取。
ArrayList数组实现了RandomAccess接口(随机存取接口),标识着ArrayList是一个可以随机存取的列表,即元素之间没有关联,即两个位置相邻的元素之间没有相互依赖关系,可以随机访问和存储。
LinkedList类也是一个列表,它是有序存取的,实现了双向链表、每个数据节点都有单个数据项,前面节点的引用(Previous Node)、本节点元素(Node Element)、后续节点的引用(Next Node)。也就是说LinkedList两个元素本来就是有联系的,我知道你存在,你知道我存在。
**二、场景 **
我们来看一个场景,统计一个科目考试的平均分:
public static void main(String[] args){
//学生数量,80万
int stuNum = 80 * 10000;
//List集合,记录所有学生的分数
List<Integer> socres = new ArrayList<Integer>(stuNum);
//写入分数
for(int i = 0; i < stuNum; i++){
scores.add(new Random.nextIne(150));
}
//记录开始计算时间
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("平均分是:" + average(scores));
System.out.println("执行时间:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}
//计算平均数
public static int average(List<Integer> list){
int sum = 0;
//遍历求和
for(int i : list){
num += i;
}
//除以人数,计算平均值
return sum/list.size();
}
输出结果:
平均分是:74
执行时间:47ms
仅仅求一个平均值就花费了47毫秒,考虑其他诸如加权平均值、补充平均值等的话,花费时间肯定更长。我们仔细分析一下arverage方法,加号操作是最基本操作,没有可以优化,我们可以尝试对List遍历进行优化。
我们尝试一下,List的遍历还有另外一种形式,即通过下表方式来遍历,如下:
public static int average(List<Integer> list){
int sum = 0;
//遍历求和
for(int i = 0, size = list.size(); i < size; i++){
sum += list.get(i);
}
//除以人数,计算平均值
return sum/list.size();
}
采用下表方式遍历,输出结果:
平均分:74
执行时间:16ms
执行时间大幅提升,性能提升65%。
为什么会有如此提升呢?我们知道foreacher与下面代码等价:
for(Iterator<Integer> i = list.iterator(); i.hasNext;){
sum += i.next();
}
迭代器是23中设计模式的一种,提供一种方法访问一个容器对象中的各个元素,同时又无须暴露该对象的内部细节。也就是说对于ArrayList,需要先创建一个迭代器容器,然后屏蔽内部遍历细节,对外提供hasNext、next等方法。
问题是ArrayList实现了RandomAccess接口,表明元素之间本没有关系,为了使用迭代器就需要强制建立一种互相“知晓”的关系,比如上一个元素可以判断是否有下一个元素,以及下一个元素是什么等关系,这也就是通过foreach遍历耗时的原因。
对于LinkedList由分析讲述,元素之间已经有关联了,使用foreach也就是迭代器方式是不是更高呢?代码如下:
public static void main(String[] args){
//学生数量,80万
int stuNum = 80 * 10000;
//List集合,记录所有学生分数
List<Integer> scores = new LinkedList<Integer>();
//写入分数
for(int i = 0; i < stuNum; i++){
scores.add(new Random.nextIne(150));
}
//记录开始计算时间
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("平均分是:" + average(scores));
System.out.println("执行时间:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}
public static int average(List<Integer> list){
int sum = 0;
//foreach遍历求和
for(int i : list){
sum += i;
}
//除以人数,计算平均值
return sum/list.size();
}
运行结果:
平均分数:74
执行时间:16ms
确实如此效率非常高。你也可以测试一下使用下标的方式遍历LinkedList元素,效率非常低。
我们查看源码:
public E get(int index){
return entry(index).element;
}
由entry方法查找指定下标的节点,然后返回其包含的元素,看entry方法:
private Entry<E> entry(int index){
//检查下标是否越界
Entry<E> e = header;
if(index < (size >> 1)){
//如果下标小于中间值,则从头节点开始搜索
for(int i = 0; i <= index; I++){
e = e.next;
}
}else{
//如果下标大于等于中间值,则从尾节点反向遍历
for(int i = size; i > index; i++){
e = e.previous;
}
}
return e;
}
想想,每次get方法,都遍历,性能从何说起!
**三、建议 **
列表的遍历不是那么简单,其中有很多“学问”,适时的选择最优的遍历方式,不要固化一种。
明白了随机存取列表和有序列表的区别,我们average方法就必须重构了,以便实现不同列表采用不同的遍历方式,代码如下:
public static int average(List<Integer> list){
int sum = 0;
if(list instanceof RandomAccess){
//可以随机存取,则使用下标遍历
for(int i = 0, size = list.size(); i < size; i++)
{
sum += list.get(i);
}
}else{
//有序存储,使用foreach方式
for(int i : list)
{
sum += I;
}
}
//除与人数,计算平均值
return sum/list.size();
}
如此一来,列表遍历就可以”以不变应万变“了,无论是随机存储列表(for-i索引)还是有序列表(foreach),它都可以提供快速的遍历.