List转Map思想的妙用

       最近做项目，遇到了很多双层for循环组装数据的情况，有的甚至是三层循环，数据组装比较麻烦，同事看到我有一个三层的for循环，说你这个可以优化成两层，三层嵌套的太深了，数据量大的情况下，性能会比较差。是的，大家都知道for循环嵌套的越深，数据量大的情况下，循环遍历的次数也是成指数级增长的，性能可想而知（虽然当时我做的这个项目的数据量只有几百，没有太大，这也是当时编码的时候直接用了三层for循环的原因，后来还是听从了同事的意见，优化了一波）。虽然当时我知道数据量不是很大，但是作为一个技术人，有可以改进的地方，坚决不能放过任何可以优化的点，这是作为技术人的底线，也是对高质量代码的追求，尽力保证自己写出来的代码都是高效，安全，快速的。后来从这个优化中我体会到了List转Map思想的妙用，性能成几何倍数增加，后来自己又拓展到两层for循环，做了一些测试，发现确实妙不可言，虽然只是一个小小的优化，我觉得有必要记录下来，分享一下自己的心得，方便大家共同学习。废话说了这么多，现在我带大家一步一步的演示，先看一下双层for循环下的性能测试数据：

 public static Map getTeamBdmMap(List allUserInfoModelList, List allBdm) {
        Map teamBdmMap = new HashMap<>(128);
        allBdm.forEach(item -> {
            allUserInfoModelList.forEach(user -> {
                if (item.equals(user.getSysUserId())) {
                    if (StringUtils.isNotBlank(user.getDepartmentName())) {
                        teamBdmMap.put(user.getDepartmentName(), user);
                    }
                }
            });
        });
        return teamBdmMap;
    }

public static void main(String[] args) {
        List allUserInfoModelList = new ArrayList<>();
        List allBdm = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            AllUserInfoModel userInfoModel = new AllUserInfoModel();
            userInfoModel.setSysUserId(i);
            userInfoModel.setDepartmentName("测试战队-" + i);
            allUserInfoModelList.add(userInfoModel);
            if (i % 100 == 0) {
                allBdm.add(i);
            }
        }
        long ls = System.currentTimeMillis();
        getTeamBdmMap(allUserInfoModelList, allBdm);
        long le = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(le - ls);
    }

测试十万次的结果为：

以上是我们按照一般的正常List循环两层遍历得到的结果，2543毫秒即2.5s。

下面让我们看一下转map后的测试结果：

public static Map getTeamBdmMapTest(List allUserInfoModelList, List allBdm) {
        Map teamBdmMap = new HashMap<>(128);
        Map userMap = allUserInfoModelList.stream().collect(Collectors.toMap(AllUserInfoModel::getSysUserId, user -> user));
        allBdm.forEach(item -> {
            AllUserInfoModel user = userMap.get(item);
            if (Objects.nonNull(user) && StringUtils.isNotBlank(user.getDepartmentName())) {
                teamBdmMap.put(user.getDepartmentName(), user);
            }
        });
        return teamBdmMap;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List allUserInfoModelList = new ArrayList<>();
        List allBdm = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            AllUserInfoModel userInfoModel = new AllUserInfoModel();
            userInfoModel.setSysUserId(i);
            userInfoModel.setDepartmentName("测试战队-" + i);
            allUserInfoModelList.add(userInfoModel);
            if (i % 100 == 0) {
                allBdm.add(i);
            }
        }
        long ls2 = System.currentTimeMillis();
        getTeamBdmMapTest(allUserInfoModelList, allBdm);
        long le2 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(le2 - ls2);
    }

转Map后测试十万次的结果如下:

把allUserInfoModelList转为Map userMap后时间为137毫秒即为0.1秒，两次结果做个对比可以发现后者比前者提高了约250倍的性能，如果更大的数据量，性能更是指数级提升。正是利用了Map的快速查找(算法复杂度O(1))，减少了循环遍历的次数(时间复杂度由O(n)转变为了O(1))，性能才得以百倍提升(不过增加了空间复杂度，此处是空间换时间，需要在内存不紧张的条件下进行，需要结合实际情况选取是否需要转换)。我觉得这是一种思路的转变，只是一个小小的转换，性能却是天差地别，当然，这个要看具体的业务场景，也不能一味的为了用map而用map，根据具体的业务场景需求，选择合适的方法才是最好的。