for 循环嵌套 for 循环，你需要懂的代码性能优化技巧！

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-09-25 17:16 57阅读 0赞

## 前言 ##

本篇分析的技巧点其实是比较常见的，但是最近的几次的代码评审还是发现有不少兄弟没注意到。

所以还是想拿出来说下。

## 正文 ##

是个什么场景呢？

> 就是 for循环 里面还有 for循环， 然后做一些数据匹配、处理 这种场景。

我们结合实例代码来看看。

场景示例：

> 比如我们现在拿到两个list 数据 ，一个是 User List 集合 ；另一个是 UserMemo List集合；
> 
> 我们需要遍历 User List ，然后根据 userId 从 UserMemo List 里面取出 对应这个userId 的 content 值，做数据处理。

代码 User.java ：

import lombok.Data;
     
    @Data
    public class User {
        private Long userId;
        private String name;
    }

代码 UserMemo.java ：

import lombok.Data;
     
    @Data
    public class UserMemo {
        private Long userId;
        private String content;
    }

模拟 数据集合 ：

5W 条 user 数据 ， 3W条 userMemo数据

public static List<User> getUserTestList() {
        List<User> users = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 50000; i++) {
            User user = new User();
            user.setName(UUID.randomUUID().toString());
            user.setUserId((long) i);
            users.add(user);
        }
        return users;
    }
    
    public static List<UserMemo> getUserMemoTestList() {
        List<UserMemo> userMemos = new ArrayList<>();
        for (int i = 30000; i >= 1; i--) {
            UserMemo userMemo = new UserMemo();
            userMemo.setContent(UUID.randomUUID().toString());
            userMemo.setUserId((long) i);
            userMemos.add(userMemo);
        }
        return userMemos;
    }

先看平时大家不注意的时候可能会这样去写代码处理 ：

![9bf894958e95919e4a1302cdf8134057.png][]

> ps：其实数据量小的话，其实没多大性能差别，不过我们还是需要知道一些技巧点。

代码：

public static void main(String[] args) {
        List<User> userTestList = getUserTestList();
        List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();
    
    
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start();
    
        for (User user : userTestList) {
            Long userId = user.getUserId();
            for (UserMemo userMemo : userMemoTestList) {
                if (userId.equals(userMemo.getUserId())) {
                    String content = userMemo.getContent();
                    System.out.println("模拟数据content 业务处理......"+content);
                }
            }
        }
    
    
        stopWatch.stop();
        System.out.println("最终耗时"+stopWatch.getTotalTimeMillis());
    
    }

我们来看看 这时候的一个耗时情况 ：

相当于迭代了 `5W * 3W` 次

可以看到用时 是 26857毫秒

![bc74ed36a6ebec0ec3aedd927bfbb8d3.png][]

其实到这，插入个题外点，如果说每个userId 在 UserMemo List 里面 都是只有一条数据的场景。

for (User user : userTestList) {
        Long userId = user.getUserId();
        for (UserMemo userMemo : userMemoTestList) {
            if (userId.equals(userMemo.getUserId())) {
                String content = userMemo.getContent();
                System.out.println("模拟数据content 业务处理......"+content);
           
            }
        }
    }

单从这段代码有没有问题 ，有没有优化点。

显然是有的， 因为当我们从内循环UserMemo List里面找到匹配数据的时候， 没有做其他操作了。

这样 内for循环会继续下，直到跑完再进行下一轮整体循环。

所以，仅针对这种情形，1对1的或者说我们只需要找到一个匹配项，处理完后我们 应该使用 break 。

我们来看看 加上 break 的一个耗时情况 ：

![36e57eaad710d0e7f26142d6fa48bf24.png][]

代码：

public static void main(String[] args) {
        List<User> userTestList = getUserTestList();
        List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();
    
    
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start();
    
        for (User user : userTestList) {
            Long userId = user.getUserId();
            for (UserMemo userMemo : userMemoTestList) {
                if (userId.equals(userMemo.getUserId())) {
                    String content = userMemo.getContent();
                    System.out.println("模拟数据content 业务处理......"+content);
                    break;
                }
            }
        }
    
    
        stopWatch.stop();
        System.out.println("最终耗时"+stopWatch.getTotalTimeMillis());
    
    
    }

耗时情况：

可以看到 从 2W 多毫秒 变成了 1W 多毫秒， 这个break 加的很OK。

![5bb18169ff35b678c7421881a7c2e7ef.png][]

回到我们刚才, 平时需要for 循环 里面再 for 循环 这种方式，可以看到耗时是 2万6千多毫秒。

那如果场景更复杂一定， 是for 循环里面 for循环 多个或者， for循环里面还有一层for 循环 ，那这样代码耗时真的非常恐怖。

**那么接下来这个技巧点是 使用map 去优化 ：**

![a6001f7b4ec40e8b058cb94e71cbf71b.png][]

代码：

public static void main(String[] args) {
        List<User> userTestList = getUserTestList();
        List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();
    
    
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start();
    
        Map<Long, String> contentMap =
                userMemoTestList.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);
            }
    
        }
    
        stopWatch.stop();
        System.out.println("最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
    
    
    }

看看耗时:

![3db3cb7a41568eaf1f4b595665d3e275.png][]

为什么 这么显著的效果 ？

这其实就是时间复杂度，for循环嵌套for循环，就好比 循环每一个 user ，拿出 userId 需要在里面的循环从 userMemo list集合里面 按顺序去开盲盒匹配,拿出第一个，看看userId ，拿出第二个，看看userId ，一直找匹配的。

而我们提前对 userMemo list集合 做一次 遍历，转存储在map里面 。

map的取值效率 在多数的情况下是能维持接近 O（1） 的 ， 毕竟数据结构摆着，数组加链表。

相当于拿到userId 想去开盲盒的时候， 根据userId 这个key hash完能直接找到数组里面的索引标记位， 如果底下没链表（有的话O(logN)），直接取出来就完事了。

![8a86c9bd4cf75ad2c8c59657adc61a2d.png][]

然后补充一个getNode的代码注释 ：

/**
         * Implements Map.get and related methods.
         * 这是个 Map.get 的实现 方法
         * @param hash hash for key
         * @param key the key
         * @return the node, or null if none
         */
    //    final 写死了 无法更改 返回 Node 传入查找的 hash 值 和 key键
        final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    //        tab 还是 哈希表
    //        first 哈希表找的链表红黑树对应的 头结点
    //        e 代表当前节点
    //        k 代表当前的 key
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    //        赋值 并过滤 哈希表 空的长度不够的 对应位置没存数据的 都直接 return null
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
    //            头结点就 找到了 hash相等值相等 或者 不空的 key 和当前节点 equals
                if (first.hash == hash && // always check first node
                    ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return first;
    //            头结点不匹配 没找到就 就用 next 找
                if ((e = first.next) != null) {
    //                是不是红黑树 的
                    if (first instanceof TreeNode)
                        return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
    //                红黑树就直接 调用 红黑树内查找
     
    //                不为空或者没找到就do while 循环
                    do {
    //                    当前节点 找到了 hash相等值相等 或者 不空的 key 和当前节点 equals
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                            return e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            return null;
        }

按照目前以JDK8 的hash算法，起hash冲突的情况是非常非常少见了。

最恶劣的情况，只有当 全部key 都冲突， 全都分配到一个桶里面去都占用一个位置 ，这时候就是O（n），这种情景不需要去考虑。

[9bf894958e95919e4a1302cdf8134057.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9bf894958e95919e4a1302cdf8134057.png
[bc74ed36a6ebec0ec3aedd927bfbb8d3.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/bc74ed36a6ebec0ec3aedd927bfbb8d3.png
[36e57eaad710d0e7f26142d6fa48bf24.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/36e57eaad710d0e7f26142d6fa48bf24.png
[5bb18169ff35b678c7421881a7c2e7ef.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5bb18169ff35b678c7421881a7c2e7ef.png
[a6001f7b4ec40e8b058cb94e71cbf71b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a6001f7b4ec40e8b058cb94e71cbf71b.png
[3db3cb7a41568eaf1f4b595665d3e275.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3db3cb7a41568eaf1f4b595665d3e275.png
[8a86c9bd4cf75ad2c8c59657adc61a2d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8a86c9bd4cf75ad2c8c59657adc61a2d.png