可以看到,list sort()效率确实比stream().sorted()要好。 为什么更好? 流本身的损耗 java的stream让我们可以在应用层就可以高效地实现类似数据库SQL的聚合操作了,它可以让代码更加简洁优雅。 但是,假设我们要对一个list排序,得先把list转成stream流,排序完成后需要将数据收集起来重新形成list,这部份额外的开销有多大...
public static void main(String[] args) { QuickSortNonRecursion qsnr = new QuickSortNonRecursion(); int[] array = {0, 2, 11, 121, 18, 99, 3, 5, 101, 22, 9, 100}; qsnr.quicksort(array); for (int i : array) { System.out.print(i + " "); } } public void quicksort(in...
可以看到,list.sort效率确实比stream.sorted要好。 为什么更好? 流本身的损耗 java 的 stream 让我们可以在应用层就可以高效地实现类似数据库 SQL 的聚合操作了,它可以让代码更加简洁优雅。 但是,假设我们要对一个 list 排序,得先把 list 转成 stream 流,排序完成后需要将数据收集起来重新形成 list,这部份额外的...
可以看到,list.sort()效率确实比stream().sorted()要好。 为什么更好? 流本身的损耗 java 的 stream 让我们可以在应用层就可以高效地实现类似数据库 SQL 的聚合操作了,它可以让代码更加简洁优雅。 但是,假设我们要对一个 list 排序,得先把 list 转成 stream 流,排序完成后需要将数据收集起来重新形成 list,这部...
说到list sort()排序比stream().sorted()排序性能更好,但没说到为什么。 有朋友也提到了这一点。本文重新开始,先问是不是,再问为什么。 推荐一个开源免费的 Spring Boot 实战项目: https:///javastacks/spring-boot-best-practice 真的更好吗?
stream.sort耗时:62ms List.sort()耗时:7ms 由此可见list原生排序性能更好。 能证明吗? 证据错了。 再把demo变换一下,先输出stream.sort ListuserList = new ArrayList(); Random rand = new Random(); for (int i = 0; i userList.add(rand.nextInt(1000)); ...
List.sort()耗时:7ms 由此可见 list 原生排序性能更好。 能证明吗? 不一定吧。 再把demo 变换一下,先输出stream.sort。 ListuserList = new ArrayList<>(); Random rand = new Random(); for (int i = 0; i < 10000 ; i++) { userList.add(rand.nextInt(1000)); ...
out.print(StringUtils.center("Test List sort Performance: loop=" + test.loop, 80, '-')); out.printf("/n%20s%10s%10s%10s", "", "optimize", "worst", "random"); test.benchmarkSort(newFastArrayList()); test.benchmarkSort(newTreeList()); ...
首先，让我们通过实验验证这个观点。一个简单的示例显示，原生的list.sort()在性能上确实优于stream().sorted()。然而，这并不意味着就绝对更快，因为性能还取决于JVM的编译优化。基准测试显示，随着集合大小的增长，list.sort()的效率优势更加明显。stream().sorted()需要将list转换为Stream，再进行排序...
out.print(StringUtils.center("Test List sort Performance: loop=" + test.loop, 80, '-')); out.printf("\n ssss", "", "optimize", "worst", "random"); test.benchmarkSort(new FastArrayList()); test.benchmarkSort(new TreeList()); ...