【愚公系列】2021年11月 C#版 数据结构与算法解析 for和foreach性能分析

简介: 【愚公系列】2021年11月 C#版 数据结构与算法解析 for和foreach性能分析
public class Testttt {
    public static void main(String[] args) {
        // 实例化
        List<String> stringLinkedList = new LinkedList<String>();
        List<String> stringArrayList = new ArrayList<String>();
        // 插入数据
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            stringLinkedList.add(String.valueOf(i));
            stringArrayList.add(String.valueOf(i));
        }
        String a = null;
        // 1、用for循环遍历ArrayList
        long forArrayMillis = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            a = stringArrayList.get(i);
        }
        System.err.println("用for循环遍历ArrayList,耗时:" + String.valueOf(System.currentTimeMillis() - forArrayMillis) + "ms");
        // 2、用foreach循环遍历ArrayList
        long foreachArrayMillis = System.currentTimeMillis();
        for (String string : stringArrayList) {
            a = string;
        }
        System.err.println("用foreach循环遍历ArrayList,耗时:" + String.valueOf(System.currentTimeMillis() - foreachArrayMillis) + "ms");
        // 3、用for循环遍历LinkedList
        long forLinkedMillis = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            a = stringLinkedList.get(i);
        }
        System.err.println("用for循环遍历LinkedList,耗时:" + String.valueOf(System.currentTimeMillis() - forLinkedMillis) + "ms");
        // 4、用foreach循环遍历LinkedList
        long foreachLinkedMillis = System.currentTimeMillis();
        for (String string : stringLinkedList) {
            a = string;
        }
        System.err.println("用foreach循环遍历LinkedList,耗时:" + String.valueOf(System.currentTimeMillis() - foreachLinkedMillis) + "ms");
    }
}

image.png

本次测试工10W条数据


通过控制台输出的结果可以看出,


循环遍历ArrayList集合时,for和foreach的耗时时间差不多,多次测试可以发现,for循环效率比foreach的效率还要高一些;


循环遍历LinkedList集合时,for循环的耗时明显高于foreach循环的耗时。


结论:当遍历数组结构的集合时用for或者foreach都行


1、在固定长度或者长度不需要计算的时候for循环效率高于foreach;2、在不确定长度或者计算长度有损性能的时候用foreach比较方便–可以自己测试一下),


当遍历链表结构的集合时一定不要用for循环。



相关文章
|
6月前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
短视频推荐看似“读心”,实则依赖双塔推荐系统:用户塔与物品塔分别将行为与内容编码为向量,通过相似度匹配实现精准推送。本文解析其架构原理、技术实现与工程挑战,揭秘抖音等平台如何用AI抓住你的注意力。
1899 7
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
动态规划算法深度解析:0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题,目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下,选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决,通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值,利用状态转移方程避免重复计算子问题,从而高效求解最优解。
819 1
|
7月前
|
算法 搜索推荐 Java
贪心算法:部分背包问题深度解析
该Java代码基于贪心算法求解分数背包问题,通过按单位价值降序排序,优先装入高价值物品,并支持部分装入。核心包括冒泡排序优化、分阶段装入策略及精度控制,体现贪心选择性质,适用于可分割资源的最优化场景。
459 1
贪心算法:部分背包问题深度解析
|
7月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 人工智能
粒子群算法模型深度解析与实战应用
蒋星熠Jaxonic是一位深耕智能优化算法领域多年的技术探索者,专注于粒子群优化(PSO)算法的研究与应用。他深入剖析了PSO的数学模型、核心公式及实现方法,并通过大量实践验证了其在神经网络优化、工程设计等复杂问题上的卓越性能。本文全面展示了PSO的理论基础、改进策略与前沿发展方向,为读者提供了一份详尽的技术指南。
粒子群算法模型深度解析与实战应用
|
7月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
遗传算法模型深度解析与实战应用
摘要 遗传算法(GA)作为一种受生物进化启发的优化算法,在复杂问题求解中展现出独特优势。本文系统介绍了GA的核心理论、实现细节和应用经验。算法通过模拟自然选择机制,利用选择、交叉、变异三大操作在解空间中进行全局搜索。与梯度下降等传统方法相比,GA不依赖目标函数的连续性或可微性,特别适合处理离散优化、多目标优化等复杂问题。文中详细阐述了染色体编码、适应度函数设计、遗传操作实现等关键技术,并提供了Python代码实现示例。实践表明,GA的成功应用关键在于平衡探索与开发,通过精心调参维持种群多样性同时确保收敛效率
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
1267 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
大语言模型的核心算法——简要解析
大语言模型的核心算法基于Transformer架构,以自注意力机制为核心,通过Q、K、V矩阵动态捕捉序列内部关系。多头注意力增强模型表达能力,位置编码(如RoPE)解决顺序信息问题。Flash Attention优化计算效率,GQA平衡性能与资源消耗。训练上,DPO替代RLHF提升效率,MoE架构实现参数扩展,Constitutional AI实现自监督对齐。整体技术推动模型在长序列、低资源下的性能突破。
979 8
|
7月前
|
算法 API 数据安全/隐私保护
深度解析京东图片搜索API:从图像识别到商品匹配的算法实践
京东图片搜索API基于图像识别技术,支持通过上传图片或图片URL搜索相似商品,提供智能匹配、结果筛选、分页查询等功能。适用于比价、竞品分析、推荐系统等场景。支持Python等开发语言,提供详细请求示例与文档。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
AI视觉新突破:多角度理解3D世界的算法原理全解析
多视角条件扩散算法通过多张图片输入生成高质量3D模型,克服了单图建模背面细节缺失的问题。该技术模拟人类多角度观察方式,结合跨视图注意力机制与一致性损失优化,大幅提升几何精度与纹理保真度,成为AI 3D生成的重要突破。
1204 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
  • DNS