• 如何高效地判断数组中是否包含某特定值


            如何检查一个未排序的数组中是否包含某个特定值,这是一个在Java中非常实用并且频繁使用的操作。检查数组中是否包含特定值可以用多种不同的方式实现,但是时间复杂度差别很大。下面,将为大家展示各种方法及其需要花费的时间。

    1.检查数组中是否包含特定值的四种不同方法

    1)使用List:

    1

    2

    3

    public static boolean useList(String[] arr, String targetValue) {

        return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);

    }

    2)使用Set:

    1

    2

    3

    4

    public static boolean useSet(String[] arr, String targetValue) {

        Set<String> set = new HashSet<String>(Arrays.asList(arr));

        return set.contains(targetValue);

    }

    3)使用一个简单循环:

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    public static boolean useLoop(String[] arr, String targetValue) {

        for(String s: arr){

            if(s.equals(targetValue))

                return true;

        }

        return false;

    }

    4)使用Arrays.binarySearch():

    注:下面的代码是错误的,这样写出来仅仅为了理解方便。binarySearch()只能用于已排好序的数组中。所以,你会发现下面结果很奇怪。

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) {

        int a =  Arrays.binarySearch(arr, targetValue);

        if(a > 0)

            return true;

        else

            return false;

    }

    2.时间复杂度

    通过下面的这段代码可以近似比较几个方法的时间复杂度。虽然分别搜索一个大小为5、1K、10K的数组是不够精确的,但是思路是清晰的。

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    31

    32

    33

    34

    35

    36

    37

    38

    39

    public static void main(String[] args) {

        String[] arr = new String[] {  "CD",  "BC", "EF", "DE", "AB"};

      

        //use list

        long startTime = System.nanoTime();

        for (int i = 0; i < 100000; i++) {

            useList(arr, "A");

        }

        long endTime = System.nanoTime();

        long duration = endTime - startTime;

        System.out.println("useList:  " + duration / 1000000);

      

        //use set

        startTime = System.nanoTime();

        for (int i = 0; i < 100000; i++) {

            useSet(arr, "A");

        }

        endTime = System.nanoTime();

        duration = endTime - startTime;

        System.out.println("useSet:  " + duration / 1000000);

      

        //use loop

        startTime = System.nanoTime();

        for (int i = 0; i < 100000; i++) {

            useLoop(arr, "A");

        }

        endTime = System.nanoTime();

        duration = endTime - startTime;

        System.out.println("useLoop:  " + duration / 1000000);

      

        //use Arrays.binarySearch()

        startTime = System.nanoTime();

        for (int i = 0; i < 100000; i++) {

            useArraysBinarySearch(arr, "A");

        }

        endTime = System.nanoTime();

        duration = endTime - startTime;

        System.out.println("useArrayBinary:  " + duration / 1000000);

    }

    结果:

    1

    2

    3

    4

    useList:  13

    useSet:  72

    useLoop:  5

    useArraysBinarySearch:  9

    对于长度为1K的数组:

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    String[] arr = new String[1000];

      

    Random s = new Random();

    for(int i=0; i< 1000; i++){

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

    }

    结果:

    1

    2

    3

    4

    useList:  112

    useSet:  2055

    useLoop:  99

    useArrayBinary:  12

    对于长度为10K的数组:

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    String[] arr = new String[10000];

      

    Random s = new Random();

    for(int i=0; i< 10000; i++){

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

    }

    结果:

    1

    2

    3

    4

    useList:  1590

    useSet:  23819

    useLoop:  1526

    useArrayBinary:  12

            很明显,使用简单循环的方法比使用其他任何集合效率更高。许多开发者会使用第一种方法,但是它并不是高效的。将数组压入Collection类型中,需要首先将数组元素遍历一遍,然后再使用集合类做其他操作。       

      如果使用Arrays.binarySearch()方法,数组必须是已排序的。由于上面的数组并没有进行排序,所以该方法不可使用。实际上,如果你需要借助数组或者集合类高效地检查数组中是否包含特定值,一个已排序的列表或树可以做到时间复杂度为O(log(n)),hashset可以达到O(1)。

    ————————————————

    本篇文章同步在个人公众号:

  • 相关阅读:
    【Codeforces 475F】—Meta-universe(Set)
    【Codeforces 475F】—Meta-universe(Set)
    【UOJ #79】—一般图最大匹配(带花树)
    【UOJ #79】—一般图最大匹配(带花树)
    【NOIp2019模拟】题解
    【NOIp2019模拟】题解
    涉及到的业务逻辑总结
    2016-9-14
    Spring MVC
    2016-9-12
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/libingbin/p/13339221.html
Copyright © 2020-2023  润新知