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 ArrayListtestCollectionSort(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; /** * 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。
到此这篇关于Java基础之List元素的排序性能的文章就介绍到这了,更多相关Java List元素的排序性能内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！