这篇文章主要介绍了Java基础之List内元素的排序性能对比,文中有非常详细的代码示例,对正在学习java基础的小伙伴们有非常好的帮助,需要的朋友可以参考下
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 testCollectionSort(ArrayList lists) { Collections.sort(lists, new Comparator() { @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 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{ /** * 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; <b style="color:transparent">来源gao@dai!ma.com搞$代^码网</b>/** * 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 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 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 list2 = new ArrayList(lists); ArrayList list3 = new ArrayList(lists); long startTime = System.currentTimeMillis(); log.info("Collection.sort 排序开始时间为：{}", System.currentTimeMillis()); ArrayList 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 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：
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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