Scala Set使用与性能分析

Scala 经常遇到需要去重和取交集的情况，这里对Set简单使用和性能进行分析：

    val a = Set(1,2,3)
    val b = Set(2,3,4)

1.交集

    println(a & b)
    println(a intersect(b))

2.并集

    println(a ++ b)
    println(a | b)
    println(a.union(b))

3.差集

差集需要注意前后顺序的区别，会造成最终结果的不同，前面交集和并集不守影响

    println(a -- b)
    println(a &~ b)
    println(a diff b)
    println(b -- a)
    println(b &~ a)
    println(b diff a)

Set(1)
Set(1)
Set(1)
Set(4)
Set(4)
Set(4)

4.增加删除元素

A.直接调用api

a.add(9)
a.remove(10)

B.直接加减 需要注意类型一致

println(a + (1,9))
println(a - (1,9))

C.这里需要注意的是++= 和 ++ , --= 和--有区别，++=和--=会影响原始集合，++和--则不会影响原始集合，只执行当次操作

   println(a ++ b)
   println(a)
   println(a ++= b)
   println(a)

Set(1, 2, 3, 4)
Set(1, 2, 3)
Set(1, 2, 3, 4)
Set(1, 2, 3, 4)

 

5.Set性能分析

大量数据去重情况下，先聚合所有数据再去重，还是逐条去重

A.先定义一个生成Array的函数：

  def genArr(): Array[Int] = {
    val tmp = new ArrayBuffer[Int]()
    for (i <- 0 to 5){
      tmp.append(scala.util.Random.nextInt(10000))
    }
    tmp.toArray
  }

B.逐条去重

    val st1 = System.currentTimeMillis()
    var featSet: Set[Int] = Set()
    for (i <- 0 to 10000) {
      featSet ++= genArr().toSet
    }
    println(featSet)
    val st2 = System.currentTimeMillis()

C.先聚合再去重

    val st3 = System.currentTimeMillis()
    var featArr = new ArrayBuffer[Int]()
    for (i <- 0 to 10000) {
      featArr ++= genArr()
    }
    print(featArr.toArray.toSet)
    val st4 = System.currentTimeMillis()

D.查看时间

10条数据时：

逐条处理 37
聚合再处理 1

10000条数据时：

逐条处理 338
聚合再处理 40

Tip:本地测试两次都是先聚合再处理的速度快，不过在生产环境中也遇到过相反的情况，总的来说，数据比较少或者占内存小，一般情况先聚合再生成set的效率高一些；数据很大，或者本机内存不足时，逐条处理效率会略优于先聚合在处理