Java集合细节(一):请为集合指定初始容量

集合是我们在Java编程中使用非常广泛的,它就像大海,海纳百川,像万能容器,盛装万物,而且这个大海,万能容器还可以无限变大(如果条件允许)。当这个海、容器的量变得非常大的时候,它的初始容量就会显得很重要了,因为挖海、扩容是需要消耗大量的人力物力财力的。同样的道理,Collection的初始容量也显得异常重要。所以:对于已知的情景,请为集合指定初始容量。

public static void main(String[] args) {
        StudentVO student = null;        long begin1 = System.currentTimeMillis();
        List<StudentVO> list1 = new ArrayList<>();        for(int i = 0 ; i < 1000000; i++){
            student = new StudentVO(i,"chenssy_"+i,i);
            list1.add(student);
        }        long end1 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("list1 time:" + (end1 - begin1));        
        long begin2 = System.currentTimeMillis();
        List<StudentVO> list2 = new ArrayList<>(1000000);        for(int i = 0 ; i < 1000000;
         i++){
            student = new StudentVO(i,"chenssy_"+i,i);
            list2.add(student);
        }        long end2 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("list2 time:" + (end2 - begin2));
    }

上面代码两个list都是插入1000000条数据,只不过list1没有没有申请初始化容量,而list2初始化容量1000000。那运行结果如下:

list1 time:1638

list2 time:921

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从上面的运行结果我们可以看出list2的速度是list1的两倍左右。在前面LZ就提过,ArrayList的扩容机制是比较消耗资源的。我们先看ArrayList的add方法:

public boolean add(E e) {  
        ensureCapacity(size + 1);   
        elementData[size++] = e;  
        return true;  
    }  
    
    public void ensureCapacity(int minCapacity) {  
        modCount++;         //修改计数器
        int oldCapacity = elementData.length;    
        //当前需要的长度超过了数组长度,进行扩容处理
        if (minCapacity > oldCapacity) {  
            Object oldData[] = elementData;  
            //新的容量 = 旧容量 * 1.5 + 1
            int newCapacity = (oldCapacity * 3)/2 + 1;  
                if (newCapacity < minCapacity)  
                    newCapacity = minCapacity;  
          //数组拷贝,生成新的数组 
          elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);  
        }  
    }

ArrayList每次新增一个元素,就会检测ArrayList的当前容量是否已经到达临界点,如果到达临界点则会扩容1.5倍。然而ArrayList的扩容以及数组的拷贝生成新的数组是相当耗资源的。所以若我们事先已知集合的使用场景,知道集合的大概范围,我们最好是指定初始化容量,这样对资源的利用会更加好,尤其是大数据量的前提下,效率的提升和资源的利用会显得更加具有优势。

时间: 2024-11-23 04:47:25

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