场景：社交类app会有好友模块需求，假设好友最多有一千个，好友列表的显示会有多次回调填充字段的操作，如先拉去整个好友列表，再拉去好友是否在线的状态字段，那么回调的数据需要回填到原先的数据中，回填填数据时可能出现两个for循环比较id后填充字段的场景，时间复杂度为n^2，n = 1000时是百万次的比较及赋值，所以才萌生了测试性能的想法，指导是否需要更改时间复杂度，子线程操作，语句优化。
比较一：电脑与手机性能的比较
public class main {
static SubNoninstanctiableClass class1;
static ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
public static void main(String[] args) {
System.out.println(System.currentTimeMillis());
new SubNoninstanctiableClass();
System.out.println("million" + System.currentTimeMillis());
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
list.add(new String("hihi" + i + j));
}
}
System.out.println("million" + System.currentTimeMillis());
}
}
- 设备硬件：电脑（i7-6700 3.40GHz 固态硬盘）手机：小米四
- 核心比较部分：add new String，100万次
- 平均时间：倍数：206倍
|PC |Mi4 |倍数|
|--------|-------|-----|
|80ms |16500ms|206倍|
- 结论：手机与电脑性能相差甚远，所以要做手机的性能测试不可在电脑端模拟代码
比较二：add new String 与add new 一般性bean
- 比较的方式与比较一相同，将add new String 换成 add new TestBean
public class TestBean {
long uid;
int age;
String name;
int height;
String name1;
public TestBean(long i) {
uid = i;
}
public TestBean(long i, String s) {
uid = i;
name = s;
}
}
- 设备硬件：手机：小米四
- 核心比较部分：add new TestBean VS add new String，100万次
- 平均时间：
|TestBean|String|倍数|
|--------|-------|----|
|4000ms|16500ms|4.1倍|
- 额外比较：TestBean增加成员变量及方法数：耗时基本无差异
比较三：已有两个size为1000的list，取uid比较并赋值，如果比较条件增加或赋值语句增加对耗时的影响
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
list1.add(new TestBean(100+ i));
}
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
list2.add(new TestBean(100+ i,"tom" + i));
}
start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("million" + start);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
if (list1.get(i).uid == list2.get(j).uid ){
list1.get(i).name = list2.get(j).name;
}
}
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("million" + (end - start));
}
//将11-13行的代码替换为如下：增加比较条件及赋值语句
if (list1.get(i).uid == list2.get(j).uid && list1.get(i).uid == list2.get(j).uid &&list1.get(i).uid == list2.get(j).uid ){
list1.get(i).name = list2.get(j).name;
list1.get(i).name = "hahah";
list1.get(i).name = "hahahaa";
}
- 设备硬件：手机：小米四
- 核心比较部分：初始态 VS 增加比较及赋值语句，100万次
- 平均时间：
|初始态|增加比较及赋值语句|倍数|
|--------|-------|----|
|2290ms|≈2290ms|1倍|
- 结论：增加比较及赋值语句几乎没影响
比较四：已有两个size为1000的list，取uid比较并赋值（比较三），如果增加if个数对耗时的影响
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
if (list1.get(i).uid == list2.get(j).uid && list1.get(i).uid == list2.get(j).uid &&list1.get(i).uid == list2.get(j).uid ){
list1.get(i).name = list2.get(j).name;
list1.get(i).name = "hahah";
list1.get(i).name = "hahahaa";
}
//增加的if
if (list1.get(i).uid == list2.get(j).uid ){
list1.get(i).name = "hahah";
}
//增加的if
if (list1.get(i).uid == list2.get(j).uid ){
list1.get(i).name = "hahahaa";
}
}
}
- 设备硬件：手机：小米四
- 核心比较部分：if个数增加，100万次
- 平均时间：
|1个if|2个if|3个if|倍数|
|--------|-------|-------|----|
|2290ms|5020ms|8690ms|2倍，3倍|
- 结论：由上述时间知if个数增加与耗时是类线性相关，所以能在一个if里面完成就不要写成多个，当然线性相关影响不是很大
好友场景结论：当好友达到上千个，如果Bean为类似TestBean，按N^2的时间复杂度耗时为2-4S，所以应该改变存储结构，如用hashmap代替list,将复杂度降为nlogn，同时注意切换子线程进行操作防止ANR。
