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假设某次搜索结果中有 100_0000 篇文章，而你的个人收藏中有 10000 篇，如何在短时间内快速识别 100_0000 中哪些是 “已收藏”， 哪些是 “未收藏” ？
我要评论public class foreachtest {
public static void main(string[] args) {
// user book list
list<string> ublist = new arraylist<>();
// book list
list<string> blist = new arraylist<>();
// 收藏的数据条数
int collectionnum = 10000;
// 总条数
int total = 100_0000;
// 预计要存储的结果，也可以定义在要返回到页面实体的状态中
map<string, integer> resmap = new hashmap<>(total);
// 初始化 个人中心收藏的数据
for (int i = 0; i < collectionnum; i++) {
ublist.add(string.valueof(i));
}
// 初始化 搜索结果中返回的数据，同时维护一个 个人与文章 相关的状态map
// 状态初始结果为 0：“未收藏”， 1：“已收藏”
for (int i = 0; i < total; i++) {
blist.add(string.valueof(i));
//如果这个 blist 中存储的是 实体对象，则可以在存入数据的时候，就初始化一个未收藏的状态
resmap.put(string.valueof(i), 0);
}
// 记录开始时间
long start = system.currenttimemillis();
/* for 双层循环*/
for (string b : blist) {
for (string ub : ublist) {
if (b.equals(ub)) {
resmap.put(b, 1);
}
}
}
// 结束时间
long end = system.currenttimemillis();
// 用时时长 ms
system.out.println("耗时 ms: " + (end - start));
}
}
注： 在这几次的测试中，都没有涉及内存的消耗与数据准备的时间，具体查看时间计算的区间！
collectionnum： 10000
total ： 100 0000
消耗时间：
结论：双层 for 循环，遍历了 100亿次，用时 62秒 左右
public class foreachtest {
public static void main(string[] args) {
// user book list
list<string> ublist = new arraylist<>();
// book list
list<string> blist = new arraylist<>();
// 收藏的数据条数
int collectionnum = 10000;
// 总条数
int total = 100_0000;
// 预计要存储的结果，也可以定义在要返回到页面实体的状态中
map<string, integer> resmap = new hashmap<>(total);
// 初始化 个人中心收藏的数据
for (int i = 0; i < collectionnum; i++) {
ublist.add(string.valueof(i));
}
// 初始化 搜索结果中返回的数据，同时维护一个 个人与文章 相关的状态map
// 状态初始结果为 0：“未收藏”， 1：“已收藏”
for (int i = 0; i < total; i++) {
blist.add(string.valueof(i));
//如果这个 blist 中存储的是 实体对象，则可以在存入数据的时候，就初始化一个未收藏的状态
resmap.put(string.valueof(i), 0);
}
// 记录开始时间
long start = system.currenttimemillis();
// 将 个人中心收藏的数据，转化存储到 map 中，
// 注意 收藏的文章的id 作为key，value 随意，这里使用同样使用了 id
map<string, string> ubmap = new hashmap<>();
for (string ubid : ublist) {
ubmap.put(ubid, ubid);
}
// 开始遍历 搜索结果中的 100万条数据，是否有被个人收藏过的，有就改变返回的状态。
for (string bid : blist) {
// 直接使用 ubmap 的查找key 值是否存在的方式，判断该文章是否已经收藏。
if (ubmap.containskey(bid)){
resmap.put(bid, 1);
}
}
// 结束时间
long end = system.currenttimemillis();
// 用时时长 ms
system.out.println("耗时 ms: " + (end - start));
}
}
collectionnum： 10000
total ： 100 0000
消耗时间：
结论：一层循环，加上内部的 hash 计算，用时 51ms
条件： 两组数据分别没有重复的数据（id 或者 根据对比的字段不重复，也可以根据业务琢磨，即放在 map 中的 key 值不重复）
需求：对比一组数据中的数据，是否在另一组中有对应的匹配数据
结论：使用 hashmap 的 key值 进行查找，明显快于双层 for 循环，for 循环消耗的时间是 key 值查找的 100多倍！！！
1. 双层 for 循环就不需要多解释，纯粹的 10000 x 100 00000 = 100 亿 的遍历次数
2. hashmap 快的原因在于将 id 值作为 map 的key存储在map中，而 map 底层是 数组在存储数据，此处不对链表和树结构进行说明。通过计算 id 的 hashcode 值，再与 map 的容量 size 求余数，直接获取到该条数据在 hashmap 中的下标，而不是逐一的去查找数据。故 使用 hashmap 只循环了一次 + 少量运算，速度明显有所突破。
3. 根据需要控制内存消耗大小，你可以自定义将 数据多的放在 map 或者将数据少的放在 map 中，也就是在控制外层循环的次数，外层大，则占用内存就小，时间上可能会有所增加。
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