网站页面设计图片素材马鞍山网站建设费用

在工作中，经常性的会出现在两张表中查找相同ID的数据，许多开发者会使用两层for循环嵌套，虽然实现功能没有问题，但是效率极低，一下是一个简单的优化过程，代码耗时凑从26856ms优化到了748ms。

功能场景

---

有两份List类型的数据，分别是UestList（用户表）和AccountList（账户表）,要根据用户的id从AccountList表中查找对应的账户信息，并进行后续的处理，示例如下：

存数据（伪代码）：5w条user数据，3w条Account数据 

 @Dataclass User{private Long userId;private String name;}@Dataclass Account{private Long userId;private String content;}public class NestedLoopOptimization{public static List<User> getUserList(){List<User> users =new ArrayList<>();for(inti =1; i <=50000; i++) {User user =newUser();user.setName(UUID.randomUUID().toString());user.setUserId((long) i);users.add(user);}return users;}public static List<UserMemo> getAccountTestList(){List<Account> accountList =newArrayList<>();for(inti =30000; i >=1; i--) {Account account =new Account();account.setContent(UUID.randomUUID().toString());account.setUserId((long) i);accountList.add(account);}return accountList;}// ... 后续代码

最直接的实现方式（未优化的代码）：

public static void nestedLoop(List<User> usersList, List<UserMemo> accountList) {for (User user : usersList) {Long userId = user.getUserId();for (Account account : accountList) {if (userId.equals(account.getUserId())) {String content = account.getContent();// System.out.println("模拟数据content 业务处理......" + content); // 避免打印影响测试结果}}}
}

 耗时：约数万毫秒，效率很低，数据量小的话无关紧要，如果随着系统的迭代数据量骤增的时候，就会极其耗时。

第一步优化：添加break 

---

每个userId在AccountList中只有一条对应的数据，所以找到匹配项之后就可以跳出内循环：

public static void nestedLoop(List<User> usersList, List<UserMemo> accountList) {for (User user : usersList) {Long userId = user.getUserId();for (Account account : accountList) {if (userId.equals(account.getUserId())) {String content = account.getContent();// System.out.println("模拟数据content 业务处理......" + content); // 避免打印影响测试结果break;}}}
}

第一步优化结束之后任需要很多耗时，但是比起嵌套循环好很多。

第二步优化：使用Map优化 

---

public static void mapOptimizedLoop(List<User> userTestList, List<UserMemo> accountList) {Map<Long, String> contentMap = accountList.stream().collect(Collectors.toMap(UserMemo::getUserId, UserMemo::getContent));for (User user : userTestList) {Long userId = user.getUserId();String content = contentMap.get(userId);if (StringUtils.hasLength(content)) {// System.out.println("模拟数据content 业务处理......" + content); // 避免打印影响测试结果}}}

做以上优化之后，耗时显著减少，通常在数百毫秒级别。

原理：

        两层 for 循环嵌套的时间复杂度为 O(n*m)，其中 n 和 m 分别为两个列表的长度。使用 Map 后，get 操作的时间复杂度接近 O(1)，整体时间复杂度降为 O(n+m)，避免了内循环的重复遍历。HashMap 的 get 方法内部使用了 getNode 方法来查找键值对。getNode 方法利用哈希表结构，快速定位到目标键值对。虽然在极端情况下（所有键的哈希值都相同），getNode 的时间复杂度会退化为 O(n)，但在实际应用中，哈希冲突的概率很低，HashMap 的 get 操作效率通常很高。因此无需过于担心 O(n) 的最坏情况。 

        通过以上优化之后，可以显著的提高代码的执行效率，已经其健壮性，尤其是在处理大数据量的时候，使用Map优化，可以带来巨大的性能提升，避免了不必要的计算，从而实现了代码的性能。