震惊!没想到你居然是这样的for循环(UC打钱!)

一.起因

由于最近业务的数据量和复杂度有点高，所有对效率这方便需要格外重视，不然代码是写完了，效率太低了，代码中使用到了非常多的循环，所以我折腾了几种循环的性能问题

二.对几种常见的做法进行分析

这里先附上测试代码

package com.xx.controller;import com.xx.entity.Department;
import com.xx.entity.User;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;/*** @author aqi* DateTime: 2020/8/19 9:42 上午* Description: No Description*/
public class Demo {public static void main(String[] args) {List<User> userList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {User user = new User();user.setId(i);user.setName("name:" + i);String departmentId = i % 3 == 1 ? "1000" : (i % 3 == 2 ? "2000" : "3000");user.setDepartmentId(departmentId);userList.add(user);}List<Department> departmentList = new ArrayList<>();departmentList.add(new Department("1000", "部门1"));departmentList.add(new Department("2000", "部门2"));departmentList.add(new Department("3000", "部门3"));long start1 = System.currentTimeMillis();// 增强for// O(n * n)for (User user : userList) {for (Department department : departmentList) {if (Objects.equals(user.getDepartmentId(), department.getId())) {user.setDepartmentName(department.getDepartmentName());break;}}}long end1 = System.currentTimeMillis();System.out.println("增强for耗时：" + (end1 - start1));// 普通for// O(n * n)for (int i = 0; i < userList.size(); i++) {for (int j = 0; j < departmentList.size(); j++) {if (Objects.equals(userList.get(i).getDepartmentId(), departmentList.get(j).getId())) {userList.get(i).setDepartmentName(departmentList.get(j).getDepartmentName());break;}}}long end2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("普通for耗时：" + (end2 - end1));// 第一种stream写法,这个时间复杂度是O(n*n)// O(n * n)userList.forEach(e -> departmentList.forEach(ex -> {if (Objects.equals(e.getDepartmentId(), ex.getId())) {e.setDepartmentName(ex.getDepartmentName());}}));long end3 = System.currentTimeMillis();System.out.println("第一种stream写法耗时：" + (end3 - end2));// 第二种stream写法O(n + n + 1) = O(n)// O(n)Map<String, Department> collect = departmentList.stream().collect(Collectors.toMap(Department::getId, Function.identity()));// O(n)userList.forEach(e -> {// O(1)Department department = collect.get(e.getDepartmentId());e.setDepartmentName(department.getDepartmentName());});long end4 = System.currentTimeMillis();System.out.println("第二种stream写法耗时：" + (end4 - end3));}}

查看测试结果

1w条数据

10w条数据

50w条数据

100w条数据

500w条数据

1000w条数据

这里列个表格，方便分析（时间单位ms）

数量	for循环	增强for循环	第一种写法	第二种写法
1w	7	9	90	12
10w	21	24	101	24
50w	33	41	86	25
100w	46	76	101	45
500w	159	403	207	116
1000w	299	1053	324	210

分析结果（这里使用的是ArrayList进行的测试，并没有对LinkedList进行测试，并且测试结果也可能没有那么的精确，这里采用10次求平均值的方式）

这里我们发现普通for的执行效率是比增强for效率要高的，并且随着数据量的增大，性能差距越明显
随着数据量的不断增多，增强for的性能急剧下降，普通for循环的下滑并没有那么严重
后面两种都是采用stream流处理的方式进行的，但是第一种写法在数据量不大的情况下，效率似乎有些太差了，不过随着数据量的增加，执行耗时并没有太大的变化，应该主要是创建流比较耗时
第二种写法整体效率和普通for循环差不多，并且在数据量偏大的时候性能稍优于普通for循环

总结：普通for循环的执行效率和第二种写法的效率远高于其他两种，增强for循环性能稍弱，但效率随数据量变多效率下滑十分严重，第一种写法数据量不多时效率偏低，但是数据量较大是效率还算可以

三.分析原因

先从两种传统的for循环开始分析，因为都是二重循环，所以时间复杂度都是O(n * n)，理论上时间应该差不了太多，但是我们只要看一下这两者的源码就可以知道为什么了

左边的是fori循环，可以看到只进行了一个数组下标是否越界的判断就，直接返回了这个数据
右边的是增强for循环，可以看到在获取数据之前进行了许多的判断，再返回数据

第一种写法的时间复杂度是O(n * n)，而第二种写法的时间复杂度是O(n + n) = O(n)，可以看出第二种写法的时间复杂度是最小的，但是因为是流处理，所以要创建流，这就导致在数据量小的时候流处理并不占优势，甚至效率十分的低下，但是由于第二种写法将时间复杂度降到了O(n)这才大幅度减少了其耗时

这里附上折线图，便于观察

四.总结

有些人偏爱使用stream流的形式去遍历集合（比方说我自己），但是可以看到在数据量不大的情况下，效率是偏低的，但是虽然说偏低，但也是毫秒级别的，只是相较于传统的for循环效率偏低（stream.foreach好像没有办法跳出嵌套循环，不知道有没有谁知道可以怎么做，这样可以减少不必要的循环次数）
并且在需要使用stream去进行嵌套循环的时候，推荐使用第二种写法，这种写法使用HashMap查找数据时间复杂度为O(1)的特点，降低了时间复杂度，并且不论在数据量多少的情况下，效率都十分的稳定，爱了爱了，这里我本人是比较推荐这种写法的
这里的增强for在大于100w数据的情况下性能开始极端下降，这个是需要十分注意的
传统for循环的性能也是十分稳定的，但是其使用的时候需要些很多的i，j，k类似的下标参数，这样的代码看起来会比较的混乱，代码写出来也会偏长，我不是很喜欢用，看各自喜好吧

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