请问获取java ArrayList集合中位数，有没有性能更快的做法？

在Java中，获取ArrayList中的中位数通常涉及排序，这可能会对性能产生一定影响，尤其是对于大列表。但是，有几种策略可以尝试以提高效率：

1. 快速选择算法：这是一种找到数组中第k小元素的算法，时间复杂度平均为O(n)，最坏情况下为O(n^2)。但通过随机化或“median of medians”方法，可以几乎确保线性时间复杂度。你可以使用这个算法直接找到中位数，而无需完全排序数组。

2. 使用优先队列（堆）：构建一个最小堆来存储前半部分元素，最大堆来存储后半部分元素，这样可以在O(nlogn)时间内找到中位数。这种方法适用于需要频繁查询中位数的场景，因为一旦数据结构建立，查询中位数的时间复杂度是O(1)。

3. 并行处理：如果数据量非常大且你正在使用Java 8或更高版本，可以考虑并行流（Parallel Streams）进行排序或计算中位数，利用多核处理器的优势。但请注意，这可能增加内存使用，并且实际加速效果依赖于具体硬件和数据分布。

4. 避免不必要的复制：如果你的操作不改变原ArrayList且允许修改，尽量直接操作原ArrayList而不是创建副本进行排序，以减少内存消耗和复制时间。

5. 使用第三方库：有些库如Apache Commons Math提供了统计函数，可以直接计算中位数，内部可能已经优化了性能。

示例代码（快速选择算法简化版，仅用于演示思路）：

public static double quickSelectMedian(List<Integer> list, int k) {
    if (list.size() == 1) {
        return list.get(0);
    }
    
    Random rand = new Random();
    int pivotIndex = rand.nextInt(list.size());
    int pivot = list.get(pivotIndex);
    
    List<Integer> lows = new ArrayList<>();
    List<Integer> highs = new ArrayList<>();
    List<Integer> pivots = new ArrayList<>();
    
    for (int number : list) {
        if (number < pivot) {
            lows.add(number);
        } else if (number > pivot) {
            highs.add(number);
        } else {
            pivots.add(number);
        }
    }
    
    if (k < lows.size()) {
        return quickSelectMedian(lows, k);
    } else if (k < lows.size() + pivots.size()) {
        return pivots.get(0); // If k is exactly at the pivot's index
    } else {
        return quickSelectMedian(highs, k - lows.size() - pivots.size());
    }
}

// Usage to find median
List<Integer> numbers = ...; // Your ArrayList
double median;
if (numbers.size() % 2 == 0) {
    median = (quickSelectMedian(numbers, numbers.size() / 2 - 1) + 
              quickSelectMedian(numbers, numbers.size() / 2)) / 2.0;
} else {
    median = quickSelectMedian(numbers, numbers.size() / 2);
}

请根据你的具体需求和环境选择合适的方法。