引言：
性能优化一直是一个至关重要的议题。随着应用程序规模的不断增长和用户对性能的不断提升的要求，开发人员需要更加关注如何编写高性能的代码，以确保应用程序能够在各种情况下都能保持稳定和高效。编写高性能代码需要从多个方面入手，包括以下内容：
- 算法选择
- 数据结构选择
- 并行计算
- 内存优化
- 性能测试和调优等.几个关键方面
一、算法选择
1.1 快速排序（Quick Sort）
在Java中，Arrays.sort() 方法使用了一种改进的快速排序算法，通常情况下具有很好的性能。
1.2 归并排序（Merge Sort）
Java中的Arrays.sort() 方法在某些情况下会使用归并排序，尤其是对于对象数组和基本数据类型数组的排序。
1.3 二分查找(Binary Search）
在有序数组中查找元素的二分查找算法效率很高，时间复杂度为O(log n)。
1.4 哈希表(Hash Table）
Java中的HashMap实现了哈希表，具有常数时间复杂度的插入、删除和查找操作，通常情况下性能很好。
1.5 动态规划(Dynamic Programming）
对于一些需要求解最优解的问题，动态规划算法在 Java 中也能够表现良好。
1.6 图搜索算法
例如广度优先搜索(Breadth-First Search）和深度优先搜索(Depth-First Search）等，在解决图相关问题时具有较高的效率。
1.7 并行计算(parallel stream）
Java中的并行流可以利用多核处理器的优势，对集合元素进行并行操作，加速处理过程。
这些算法在 Java 中都有相应的实现或者可以通过 Java 标准库轻松实现，并且通常具有良好的性能。但是在选择算法时，应该根据具体问题的特点以及输入规模等因素来综合考虑，以求得最佳的性能表现。
二、数据结构选择
2.1 ArrayList
基于数组实现的动态数组，支持快速随机访问和高效的元素插入与删除操作。在大多数情况下，ArrayList 是 Java 中最常用的数据结构之一。
2.2 LinkedList
基于链表实现的双向链表，适合频繁的插入和删除操作，尤其是在列表头部或者中间位置的操作。但是随机访问的性能较差。
2.3 HashMap
基于哈希表实现的键值对存储结构，具有常数时间复杂度的插入、删除和查找操作。HashMap 是 Java 中广泛使用的数据结构之一，适合快速查找和插入。
2.4 TreeMap
基于红黑树实现的有序映射，支持按键有序遍历。TreeMap 在需要保持元素有序的情况下非常有用，例如需要按照键的自然顺序或者自定义比较器顺序遍历键值对。
2.5 HashSet
基于哈希表实现的无序集合，具有常数时间复杂度的插入、删除和查找操作。HashSet 用于存储唯一元素，并且支持快速的集合操作，例如并集、交集和差集等。
2.6 TreeSet
基于红黑树实现的有序集合，支持按元素有序遍历。TreeSet 在需要保持元素有序的情况下非常有用，例如需要按照元素的自然顺序或者自定义比较器顺序遍历集合。
2.7 PriorityQueue
基于堆实现的优先队列，可以快速找到最小或者最大元素，并支持插入和删除操作。PriorityQueue 在需要维护优先级的情况下非常有用，例如任务调度、事件驱动等场景。
2.8 LinkedHashMap
基于哈希表和双向链表实现的有序映射，可以按照插入顺序或者访问顺序遍历键值对。LinkedHashMap 在需要保持插入顺序或者访问顺序的情况下非常有用。
高性能代码如何编写？-2
