灵魂拷问:如何检查Java数组中是否包含某个值 ?(2)

简介: 灵魂拷问:如何检查Java数组中是否包含某个值 ?

假如把数组的长度增加到 1000,我们再来看一下统计结果。


String[] arr = new String[1000];
Random s = new Random();
for(int i=0; i< 1000; i++){
  arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}



这时数组中是没有我们要找的元素的。为了做比较,我们顺便把二分查找也添加到统计项目中。


// 使用二分查找
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    useArraysBinarySearch(arr, "真牛逼");
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println("useArraysBinarySearch:  " + duration / 1000000);



统计结果如下所示:


useList:  91

useSet:  1460

useLoop:  70

useArraysBinarySearch:  4



我们再把数组的长度调整到 10000。


String[] arr = new String[10000];


Random s = new Random();

for(int i=0; i< 10000; i++){

   arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());

}



统计结果如下所示:


useList:  1137

useSet:  15711

useLoop:  1115

useArraysBinarySearch:  5



从上述的统计结果中可以很明显地得出这样一个结论:使用简单的 for 循环,效率要比使用 List 和 Set 高。这是因为把元素从数组中读出来再添加到集合中,就要花费一定的时间,而简单的 for 循环则省去了这部分时间。


在得出这个结论之前,说实话,我最喜欢的方式其实是第一种“使用 List”,因为只需要一行代码 Arrays.asList(arr).contains(targetValue) 就可以搞定。


虽然二分查找(Arrays.binarySearch())花费的时间明显要少得多,但这个结论是不可信的。因为二分查找明确要求数组是排序过的,否则查找出的结果是没有意义的。可以看一下官方的 Javadoc。


Searches the specified array for the specified object using the binary search algorithm. The array must be sorted into ascending order according to the natural ordering of its elements (as by the sort(Object []) method) prior to making this call. If it is not sorted, the results are undefined.

实际上,如果要在一个数组或者集合中有效地确定某个值是否存在,一个排序过的 List 的算法复杂度为 O(logn),而 HashSet 则为 O(1)。


我们再来发散一下思维:怎么理解 O(logn) 和 O(1) 呢?


O(logn) 的算法复杂度,比较典型的例子是二分查找。举个例子,假设现在一堆试卷,已经按照分数从高到底排列好了。现在要查找有没有 79 分的试卷,怎么办呢?可以先从中间找起,因为按照 100 分的卷子来看,79 分大差不差应该就在中间的位置(平均分如果低于 79 说明好学生就比较少了),如果中间这份卷子的分数是 83,那说明 79 分的卷子就在下面的一半,这时候可以把上面那半放在一边了。然后按照相同的方式,每次就从中间开始找,直到找到 79 分的卷子(当然也可能没有 79 分)。


假如有 56 份卷子,找一次,还剩 28 份,再找一次,还剩 14 份,再找一次,还剩 7 份,再找一次,还剩 2 或者 3 份。如果是 2 份,再找一次,就只剩下 1 份了;如果是 3 份,就还需要再找 2 次。


我们知道,log2(32) = 5,log2(64) = 6,而 56 就介于 32 和 64 之间。也就是说,二分查找大约需要 log2(n) 次才能“找到”或者“没找到”。而在算法复杂度里,经常忽略常数,所以不管是以 2 为底数,还是 3 为底数,统一写成 log(n) 的形式。


再来说说 O(1),比较典型的例子就是哈希表(HashSet 是由 HashMap 实现的)。哈希表是通过哈希函数来映射的,所以拿到一个关键字,通过哈希函数转换一下,就可以直接从表中取出对应的值——一次直达。

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