Java集合工具介绍

一、迭代器

1. 基本介绍

迭代器与 for 循环类似，可实现集合元素的遍历，常用方法如下：

方法	作用
next()	访问后一位元素。
hasNext()	是否存在下一位，返回 Boolean。
remove()	删除上一次调用 next 返回的元素。

public static void iterateDemo() {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    list.add("Hello");
    list.add("World");
    list.add("!");
    System.out.println(list);

    // 利用迭代器遍历集合
    // 效果等价于 for 循环
    Iterator iter = list.iterator();
    while (iter.hasNext()){
        System.out.println(iter.next());
    }
}

2. 列表迭代

ListIterator 继承于 Iterator，拓展提供了更丰富的操作。

方法	作用
next()	访问后一位元素。
previous()	访问前一位元素。
hasNext()	是否存在下一位，返回 Boolean。
remove()	删除上一次调用 next 返回的元素。

public static void listDemo() {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    list.add("Hello");
    list.add("World");
    list.add("!");
    System.out.println(list);

    ListIterator iter = list.listIterator();
    iter.next();
    System.out.println(iter.previous());
}

二、集合工具

1. 包含查询

不论是 Set 还是 List 其都提供了 contains() 用于判断是否包含元素。

虽然 JDK 中常见的集合都提供了 contains() 方法，但各自的实现过程却相差甚远。对于 List 而言其通过单次循环复杂度为 O(n)，而 Set 则存储结构为 Map 在实现效率上远超 List。

public void containsDemo(){
    List<String> list = new ArrayList<>();
    list.add("AA");
    list.add("BB");

    // 是否包含元素
    Boolean isContains = list.contains("BB");
}

2. 模糊查询

通过 contains() 可以快速定位集合是否包含某一元素，其相当于精确查询，但如果需要实现模糊查询呢？

在 Java 中的 java.util 包下提供了正则表达式相关的工具包 regex，通过其即可实现模糊查询功能。

public void vagueDemo() {
    List<User> list = new ArrayList<>();
    list.add(new User("张三", 20));
    list.add(new User("李四", 30));

    String key = "张";
    Pattern pattern = Pattern.compile(key, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
    List<User> result = new ArrayList<>();
    for (User user : list) {
        Matcher matcher = pattern.matcher(user.getName());
        if (matcher.find()) {
            result.add(user);
        }
    }
    System.out.println(result);
}

3. 子串截取

通过 subList(start, end) 可用于获取集合的子串，需要注意数组越界问题。

需要注意截取的字串其类型为 SubList 继承于 AbstractList，而 SubList 中并不包含空构造器，在序列化传输时可能会异常。

public void subListDemo() {
    List<Integer> list1 = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        list.add(i);
    }
    System.out.println(list);

    // subList 取值区间 (start, end-1)
    List<Integer> list2 = list1.subList(0, 3);
    System.out.println(list2);

    // end > size, 下标越界
    List<Integer> list3 = list1.subList(0, 6);
    System.out.println(list3);
}

三、集合排序

1. 基本排序

在 JDK 中提供了 Collections.sort() 方法实现集合内容进行排序。

import java.util.Collections; 

public void sortDemo() {
    List<String> list = new ArrayList();
    list.add("Alex");
    list.add("Mark");
    list.add("Beth");

    Collections.sort(list);
    System.out.println(list);
}

2. 动态排序

若列表存储的为实体对象，可根据实体对象某一字段值进行排序。

public class User {
    private String name;
    private int age;

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public User(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
}

public class Test {
    /**
     * 根据年龄字段排序
     */
    public static void main(String[] args) {
        List<User> list = new ArrayList();
        list.add(new User("Alex", 20));
        list.add(new User("Beth", 15));
        list.add(new User("Mark", 25));
        list.sort(Comparator.comparing(User::getAge));
    }
}

3. 排序接口

针对列表等集合类型实现排序可通过 Comparator 搭配 lambda 表达式快速实现，而对于数组数据同样可通过 Arrays.sort() 与 Comparator<T> 接口实现。

同样与上述 User 排序类型，下述为利用 Comparator<T> 接口实现，其中 compare() 返回值取值范围为：(-1，0，1)，依次代表 (大于，等于，小于)。

public class SortTest {

    @Test
    public void demo() {
        User[] users = {
                new User("Alex", 20),
                new User("Beth", 15),
                new User("Mark", 25)
        };
        Arrays.sort(users, new UserComparator());
        System.out.println(Arrays.toString(users));
    }

    static class UserComparator implements Comparator<User> {
        @Override
        public int compare(User user1, User user2) {
            return Integer.compare(user1.getAge(), user2.getAge());
        }
    }
}

四、Steam操作

在 Java 8 中引入新概念 stream ，其包含对集合的部分基本操作。

1. 串行流

Stream 提供两种遍历方式：串行流与并发流。通过的 stream 流的方式可以利用 lambda 表达式实现更便捷的操作，相应的方法与其描述参考下表。

方法	作用
map()	实现集合动态数据提取。
sorted()	对集合数据实现排序，可传入排序器实现动态排序。
filter()	实现对集合数据进行过滤处理。
distinct()	实现对集合数据实现去重处理。
findFirst()	返回集合中的随机一个元素。
findAny()	返回集合中的随机一个元素，但在非 parallel 的情况下通常返回的都是第一个元素。
orElse()	通过 orElse() 用于处理当 findAny() 或 findFirst() 不匹配时返回结果。
anyMatch()	作用效果类似 contains() 方法。

上述表格中的方法接口具体使用示例如下：

public void demo() {
    List<User> list = new ArrayList<>();
    for (int i = 1; i <= 5; i++) {
        list.add(new User(String.valueOf(i), i));
    }

    String name = list.stream()
            .filter(user -> user.getAge() == 1)
            .map(User::getUserName)
            .distinct()
            .findAny()
            .orElse(null);
    System.out.println(name);
}

2. 并发流

除了串行流 Stream 同时提供了并发流 parallelStream() 从而实现更高效的计算，其使用 Fork-Join 框架，默认并发数为 CPU 核心的两倍。

若需要指定 parallelStream() 并发数可通过外层包裹 ForkJoinPool() 线程池控制，同时在使用时一定要注意其 lambda 表达式中涉及的操作都是线程安全。

public void streamDemo() {
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    for (int i = 1; i <= 10; i++) {
        list.add(i);
    }

    // 使用默认的 forkjoin 核心线程数
    list.parallelStream().forEach(System.out::println);

    // 手动设置核心线程数
    int parallelSize = 5;
    new ForkJoinPool(parallelSize).submit(() -> {
            list.parallelStream().forEach(it -> {
                // doSomething
            });
        }).join();
}

3. 类型转化

上述介绍了 Stream 提供了一系列 API 用于集合计算，其同时提供了一系列方法用于指定保存计算完成后的集合类型，具体信息参考下表：

方法	作用
collect(Collectors.toList())	将目标集合转化 List 类型。
collect(Collectors.toSet())	将目标集合转化 Set 类型。
collect(Collectors.toMap())	将目标集合转化 Map 类型。

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> origin = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        origin.add(i);
    }
    // 结果保存为 List 类型
    List<Integer> list = origin.stream()
            .collect(Collectors.toList());
    // 结果保存为 Set 类型
    Set<Integer> set = origin.stream()
            .collect(Collectors.toSet());
    // 结果保存为 Map 类型
    Map<Integer, Integer> map = origin.stream()
            .collect(Collectors.toMap(e -> e, e -> e));
}

方法	作用
collect(Collectors.groupingBy())	将目标集合根据指定条件进行分组，返回 Map 对象。
collect(Collectors.collectingAndThen())	对操作完成的集合结果实现二次操作。
collect(Collectors.Collectors.counting())	返回 stream 操作完成后符合结果的元素个数。

public static void main(String[] args) {
    List<User> origin = new ArrayList<>();
    origin.add(new User("111", "Alex1"));
    origin.add(new User("111", "Alex2"));
    origin.add(new User("222", "Beth"));

    // 对列表中的元素根据 ID 字段去重
    List<User> unique2 = origin.stream().collect(collectingAndThen(toCollection(() ->
            new TreeSet<>(Comparator.comparing(User::getId))), ArrayList::new));
    System.out.println(unique2);
}

4. 分组操作

在 Stream 流中提供了 groupingBy() 接口可快速实现实现集合数据分组，如下述示例根据 Foo 类的 username 字段进行数据分组与数量统计。

public class GroupingTest {

    private static final List<Foo> fooList = new ArrayList<>();

    @Before
    public void init() {
        fooList.add(new Foo("1-1", "Foo-1"));
        fooList.add(new Foo("1-1", "Foo-1"));
        fooList.add(new Foo("1-2", "Foo-1"));
        fooList.add(new Foo("2-1", "Foo-2"));
        fooList.add(new Foo("3-1", "Foo-3"));
        fooList.add(new Foo("3-2", "Foo-3"));
        System.out.println("\nOrigin: " + fooList);
    }

    @Test
    public void groupingDemo() {
        Map<String, List<Foo>> result1 = fooList.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Foo::getUsername));
        System.out.println("\nResult 1: " + result1);

        Map<String, Long> result2 = fooList.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Foo::getUsername, Collectors.counting()));
        System.out.println("\nResult 2: " + result2);
    }
}

五、性能对照

不知道你有没有这么一个疑惑，随着 JDK 的升级， Java 针对集合提供越来越多的遍历方式，但它们之间又孰优孰劣？今天就让我们用实际代码来测试一下不同遍历方式之间的性能差异。

1. 基本介绍

先盘点一下 Java 为让我们提供了哪些遍历方式，我相信大家用的最多的应该就是 for 循环了，但在 JDK 8 之后，Java 引入了 Lambda 表达式与 Stream 流的概念，其中流又分为串行流 stream 与 并行流 parallelStream 两类。

下面针对不同的方式举个简单例子说明：

public void visitedDemo() {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    for (int i = 1; i <= 5; i++) {
        list.add("element " + i);
    }

    // for 循环遍历
    for (String str : list) {
        System.out.print(str + ", ");
    }

    // lambda 表达式遍历
    list.forEach(str -> {
        System.out.print(str + ", ");
    });

    // 串行流遍历
    list.stream().forEach(str -> {
        System.out.print(str + ", ");
    });

    // 并发流遍历
    list.parallelStream().forEach(str -> {
        System.out.print(str + ", ");
    });
}

2. 性能测试

既然 Java 为我们提供多种遍历方案那么我们应该如何根据应用场景进行选择？哪种遍历方式又能达到最优性能？下面通过 Demo 测试在不同数据量情况下上述几种方式性能差异。

测试的方法很简单，提供定义好一个列表，使用不同方式对其进行遍历，分别记录在遍历开始时间与结束时间，二者差值即为遍历耗时，对比不同方式耗时即可得出不同遍历方式的性能差异。

这里我列表大小设置为十万，测试代码如下：

public void performTest() {
    long begin, end;
    List<String> list = new ArrayList<>();
    for (int j = 0; j < 100000; j++) {
        list.add(String.valueOf(Math.random()));
    }

    for (int i = 1; i <= 10; i++) {
        System.out.println("------------------ 第" + i + "次测试 ------------------ ");
        begin = System.nanoTime();
        for (String s : list) {
            s.toString();
        }
        end = System.nanoTime();
        System.out.println("普通 for 循环耗时: " + (end - begin) / 1000 + " μs");

        begin = System.nanoTime();
        list.forEach(e -> {
            e.toString();
        });
        end = System.nanoTime();
        System.out.println("lambda 表达式 foreach 耗时: " + (end - begin) / 1000 + " μs");

        begin = System.nanoTime();
        list.stream().forEach(e -> {
            e.toString();
        });
        end = System.nanoTime();
        System.out.println("串行流 stream 耗时: " + (end - begin) / 1000 + " μs");

        begin = System.nanoTime();
        list.parallelStream().forEach(e -> {
            e.toString();
        });
        end = System.nanoTime();
        System.out.println("并行流 stream 耗时: " + (end - begin) / 1000 + " μs");
    }
}

3. 结果分析

根据测试结果可以很明显的看到在第一次测试中 lambda 表达式耗时最长， for 循环耗时遥遥领先，但随着测试次数增加情况却发生翻转，这是因为 lambda 遍历方式首次编译启动需要进行相应的定义声明，导致首次耗时大大增加，而之后的测试中则无需重复进行定义因此耗时与其它方式基本无差，这也是网上许多人说 lambda 性能低于 for 循环的主要原因。

------------------ 第1次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 6230 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 130087 μs
串行流 stream 耗时: 9358 μs
并行流 stream 耗时: 11641 μs

------------------ 第2次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 2436 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 992 μs
串行流 stream 耗时: 2045 μs
并行流 stream 耗时: 3391 μs

------------------ 第3次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 17906 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 937 μs
串行流 stream 耗时: 870 μs
并行流 stream 耗时: 1607 μs

------------------ 第4次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 34833 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 866 μs
串行流 stream 耗时: 957 μs
并行流 stream 耗时: 1076 μs

------------------ 第5次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 24371 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 807 μs
串行流 stream 耗时: 785 μs
并行流 stream 耗时: 1270 μs

------------------ 第6次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 17677 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 925 μs
串行流 stream 耗时: 893 μs
并行流 stream 耗时: 1127 μs

------------------ 第7次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 19604 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 1417 μs
串行流 stream 耗时: 887 μs
并行流 stream 耗时: 1163 μs

------------------ 第8次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 18726 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 855 μs
串行流 stream 耗时: 1099 μs
并行流 stream 耗时: 1166 μs

------------------ 第9次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 21533 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 850 μs
串行流 stream 耗时: 829 μs
并行流 stream 耗时: 910 μs

------------------ 第10次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 17918 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 824 μs
串行流 stream 耗时: 837 μs
并行流 stream 耗时: 1810 μs

当我们将列表大小设置为百万时，得到如下结果。通过对比可以看到 for 循环在第一次测试中能达到相对较少的耗时，而之后的计中方式耗时基本趋于一致，但并行流 parallelStream 的方式显然效率更高。

因为 parallelStream 相对于其它几种串行的方式相当于多线程，因此在面对大量数据时自然能够表现的更为出色。

------------------ 第1次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 22637 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 110947 μs
串行流 stream 耗时: 21404 μs
并行流 stream 耗时: 26229 μs

------------------ 第2次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 47007 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 15911 μs
串行流 stream 耗时: 8568 μs
并行流 stream 耗时: 7379 μs

------------------ 第3次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 31820 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 8790 μs
串行流 stream 耗时: 9338 μs
并行流 stream 耗时: 7069 μs

------------------ 第4次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 36320 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 7964 μs
串行流 stream 耗时: 7947 μs
并行流 stream 耗时: 7296 μs

------------------ 第5次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 11554 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 7542 μs
串行流 stream 耗时: 7842 μs
并行流 stream 耗时: 7555 μs

------------------ 第6次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 8256 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 8815 μs
串行流 stream 耗时: 10931 μs
并行流 stream 耗时: 10562 μs

------------------ 第7次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 10917 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 11637 μs
串行流 stream 耗时: 11600 μs
并行流 stream 耗时: 7650 μs

------------------ 第8次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 10064 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 8703 μs
串行流 stream 耗时: 9465 μs
并行流 stream 耗时: 6836 μs

------------------ 第9次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 10255 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 7792 μs
串行流 stream 耗时: 8809 μs
并行流 stream 耗时: 8194 μs

------------------ 第10次测试 ------------------ 
普通 for 循环耗时: 9003 μs
lambda 表达式 foreach 耗时: 11233 μs
串行流 stream 耗时: 8331 μs
并行流 stream 耗时: 8037 μs

因此，当业务场中需要频繁或嵌套使用遍历， lambda 表达式与流的方式遍历都能达到不错的性能，反之则选择增强的 for 循环，而当数据量达到一定数量时，并行流 parallelStream 相对其它几种方式能达到更好的性能。