java集合技巧(一)----请为集合指定初始容量

集合是我们在Java编程中使用非常广泛的，它就像大海，海纳百川，像万能容器，盛装万物，而且这个大海，万能容器还可以无限变大（如果条件允许）。当这个海、容器的量变得非常大的时候，它的初始容量就会显得很重要了，因为挖海、扩容是需要消耗大量的人力物力财力的。同样的道理，Collection的初始容量也显得异常重要。所以：对于已知的情景，请为集合指定初始容量。

public static void main(String[] args) {
        StudentVO student = null;
        long begin1 = System.currentTimeMillis();
        List<StudentVO> list1 = new ArrayList<>();
        for(int i = 0 ; i < 1000000; i++){
            student = new StudentVO(i,"chenssy_"+i,i);
            list1.add(student);
        }
        long end1 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("list1 time：" + (end1 - begin1));

        long begin2 = System.currentTimeMillis();
        List<StudentVO> list2 = new ArrayList<>(1000000);
        for(int i = 0 ; i < 1000000; i++){
            student = new StudentVO(i,"chenssy_"+i,i);
            list2.add(student);
        }
        long end2 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("list2 time：" + (end2 - begin2));
    }

 

        上面代码两个list都是插入1000000条数据，只不过list1没有没有申请初始化容量，而list2初始化容量1000000。那运行结果如下：

 

list1 time：1638
list2 time：921

 

        从上面的运行结果我们可以看出list2的速度是list1的两倍左右。在前面LZ就提过，ArrayList的扩容机制是比较消耗资源的。我们先看ArrayList的add方法：

 

public boolean add(E e) {
        ensureCapacity(size + 1);
        elementData[size++] = e;
        return true;
    }

    public void ensureCapacity(int minCapacity) {
        modCount++;         //修改计数器
        int oldCapacity = elementData.length;
        //当前需要的长度超过了数组长度，进行扩容处理
        if (minCapacity > oldCapacity) {
            Object oldData[] = elementData;
            //新的容量 = 旧容量 * 1.5 + 1
            int newCapacity = (oldCapacity * 3)/2 + 1;
                if (newCapacity < minCapacity)
                    newCapacity = minCapacity;
          //数组拷贝，生成新的数组
          elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
        }
    }

 

 

        ArrayList每次新增一个元素，就会检测ArrayList的当前容量是否已经到达临界点，如果到达临界点则会扩容1.5倍。然而ArrayList的扩容以及数组的拷贝生成新的数组是相当耗资源的。所以若我们事先已知集合的使用场景，知道集合的大概范围，我们最好是指定初始化容量，这样对资源的利用会更加好，尤其是大数据量的前提下，效率的提升和资源的利用会显得更加具有优势。