大数组元素差异removeAll与Map效率对比

removeAll Map效率对比 removeAll Map大数组元素差异 2023-03-09 17:03:43 192人浏览泡泡鱼

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摘要

目录正文removeAll实现借助Map实现removeAll耗时分析正文考虑这样一个场景，对两个列表对象，listA 和 listB，比较二者差异，找出只在 listA 中出现

正文

考虑这样一个场景，对两个列表对象，listA 和 listB，比较二者差异，找出只在 listA 中出现的元素列表 onlyListA，找出只在 listB 中出现的元素列表 onlyListB。

removeAll实现

很容易想到借助 removeAll 实现，代码如下。

List<String> listA = new ArrayList<>();
List<String> listB = new ArrayList<>();
//仅在数组A中出现的元素
List<String> onlyListA = new ArrayList<>(listA);
onlyListA.removeAll(listB);
//仅在数组B中出现的元素
List<String> onlyListB = new ArrayList<>(listB);
onlyListB.removeAll(listA);

当数组元素较少时，借助 removeAll 实现并没有任何问题。不过在数组元素较大时，removeAll 方法耗时会较大。执行如下测试方法，对数组元素个数为1000，1W，10W，100W 的场景进行测试。

public class ListDiffTest {
    public static void main(String[] args) {
        testRemoveAllCostTime(1000);
        testRemoveAllCostTime(10000);
        testRemoveAllCostTime(100000);
        testRemoveAllCostTime(1000000);
    }
    public static void testRemoveAllCostTime(int size) {
        List<String> listA = dataList(size);
        listA.add("onlyAElement");
        List<String> listB = dataList(size + 3);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        //仅在数组A中出现的元素
        List<String> onlyListA = new ArrayList<>(listA);
        onlyListA.removeAll(listB);
        //仅在数组B中出现的元素
        List<String> onlyListB = new ArrayList<>(listB);
        onlyListB.removeAll(listA);
        System.out.println("仅在集合A中出现的元素：" + onlyListA);
        System.out.println("仅在集合B中出现的元素：" + onlyListB);
        System.out.println("元素个数 = " + size + "时，比对耗时：" +  (System.currentTimeMillis() - startTime) + " 毫秒");
    }
    private static List<String> dataList(int size) {
        List<String> dataList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            dataList.add("" + i);
        }
        return dataList;
    }
}

测试结果如下

仅在集合A中出现的元素：[onlyAElement]
仅在集合B中出现的元素：[1000, 1001, 1002]
元素个数 = 1000时，比对耗时：19 毫秒
元素个数 = 10000时，比对耗时：299 毫秒 #1W
元素个数 = 100000时，比对耗时：24848 毫秒 #10W
元素个数 = 1000000时，比对耗时：3607607 毫秒 #100W 约60m

可以看到，当数组元素达到百万级时，耗时将达60min上下。

借助Map实现

此处给出一种优化方式，借助 Map 计数，将 List 集合中的元素作为 Map 的 key，元素出现的次数作为 Map 的 value。代码实现如下。

import io.vavr.Tuple2;
public class ListDiffTest {
    public static void main(String[] args) {
        testDifferListByMapCostTime(1000);
        testDifferListByMapCostTime(10000);
        testDifferListByMapCostTime(100000);
        testDifferListByMapCostTime(1000000);
    }
    public static void testDifferListByMapCostTime(int size) {
        List<String> listA = dataList(size);
        listA.add("onlyAElement");
        List<String> listB = dataList(size + 3);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        //仅在数组A中出现的元素
        List<String> onlyListA = tuple2._1;;
        //仅在数组B中出现的元素
        List<String> onlyListB = tuple2._2;
        System.out.println("仅在集合A中出现的元素：" + onlyListA);
        System.out.println("仅在集合B中出现的元素：" + onlyListB);
        System.out.println("元素个数 = " + size + "时，比对耗时：" +  (System.currentTimeMillis() - startTime) + " 毫秒"); 
    }
    
    public static <E> Tuple2<List<E>, List<E>> getDiffListBtMapCompare(List<E> listA, List<E> listB) {
        ValidateUtils.validateNotNull(listA, "listA");
        ValidateUtils.validateNotNull(listB, "listB");
        List<E> onlyAList = new ArrayList<>();
        List<E> onlyBList = new ArrayList<>();
        if (CollectionUtils.isEmpty(listA)) {
            return Tuple.of(onlyAList, listB);
        } else if (CollectionUtils.isEmpty(listB)) {
            return Tuple.of(listA, onlyBList);
        }
        
        Map<E, Integer> countMap = new HashMap<>(Math.max(listA.size(), listB.size()));
        for (E eleA : listA) {
            countMap.put(eleA, 1);
        }
        for (E eleB : listB) {
            countMap.put(eleB, 1 + countMap.getOrDefault(eleB, -2));
        }
        countMap.forEach((k, v) -> {
            //获取不同元素集合
            if (v == 1) {
                onlyAList.add(k);
            } else if (v == -1) {
                onlyBList.add(k);
            }
        });
        return Tuple.of(onlyAList, onlyBList);
    }
}

测试结果如下

仅在集合A中出现的元素：[onlyAElement]
仅在集合B中出现的元素：[1000, 1002, 1001]
元素个数 = 1000时，比对耗时：8 毫秒
元素个数 = 10000时，比对耗时：19 毫秒 #1W
元素个数 = 100000时，比对耗时：28 毫秒 #10W
元素个数 = 1000000时，比对耗时：96 毫秒 #100W
元素个数 = 10000000时，比对耗时：5320 毫秒 #1000W

removeAll耗时分析

最后，来分析下为什么在大数组元素比较时，removeAll 性能较差。

removeAll 方法中，先进行判空，然后调用 batchRemove() 方法

    public boolean removeAll(Collection<?> c) {
        Objects.requireNonNull(c);
        return batchRemove(c, false);
    }

batchRemove() 方法中，使用 for 循环对集合进行遍历。第 1 层循环需要执行 listA.size() 次。循环体中调用了 contains() 方法来确定集合 B 是否含有该元素。

    private boolean batchRemove(Collection<?> c, boolean complement) {
        final Object[] elementData = this.elementData;
        int r = 0, w = 0;
        boolean modified = false;
        try {
            for (; r < size; r++)
                if (c.contains(elementData[r]) == complement)
                    elementData[w++] = elementData[r];
        } finally {
            // Preserve behavioral compatibility with AbstractCollection,
            // even if c.contains() throws.
            if (r != size) {
                System.arraycopy(elementData, r,
                                 elementData, w,
                                 size - r);
                w += size - r;
            }
            if (w != size) {
                // clear to let GC do its work
                for (int i = w; i < size; i++)
                    elementData[i] = null;
                modCount += size - w;
                size = w;
                modified = true;
            }
        }
        return modified;
    }

contains() 方法的实现如下，内部又调用了 indexOf() 方法。indexOf() 方法内部又进行了一层 for 循环遍历。

    public boolean contains(Object o) {
        return indexOf(o) >= 0;
    }
    public int indexOf(Object o) {
        if (o == null) {
            for (int i = 0; i < size; i++)
                if (elementData[i]==null)
                    return i;
        } else {
            for (int i = 0; i < size; i++)
                if (o.equals(elementData[i]))
                    return i;
        }
        return -1;
    }