稀土

10天前

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RandomAccess 这个空架子有何用?

在学习 Java 集合时, 最先学习的便是 List 中的 ArrayListLinkedList, 学习集合很关键的是学习其源码, 了解底层实现方式, 那么今天就讲讲 ArrayList 实现的一个接口 RandomAccess

好奇心的产生

查看 ArrayList 的源码, 发现它实现了 RandomAccess 这个接口, 出于好奇点进去看看, 结果发现这接口是空的, 这当然引发了更大的好奇心:这空架子到底有何用?

RandomAccess 这个空架子有何用?

深入探究

JDK 官方文档是不可少的工具, 先看看它是怎么说的:RandomAccessList 实现所使用的标记接口,用来表明其支持快速(通常是固定时间)随机访问。此接口的主要目的是允许一般的算法更改其行为,从而在将其应用到随机或连续访问列表时能提供良好的性能。

标记接口(Marker):这就说明了 RandomAccess 为空的原因,这个接口的功能仅仅起到标记的作用。

这不是与序列化接口 Serializable 差不多吗? 只要你认真观察, 其实不只这一个标记接口, 实际上 ArrayList 还实现了另外两个这样的空接口:

Cloneable 接口 :实现了 Cloneable 接口,以指示 Object.clone() 方法可以合法地对该类实例进行按字段复制。 如果在没有实现 Cloneable 接口的实例上调用 Objectclone 方法,则会导致抛出 CloneNotSupportedException 异常。

Serializable 接口: 类通过实现 java.io.Serializable 接口以启用其序列化功能。未实现此接口的类将无法使其任何状态序列化或反序列化。

继续探讨

标记接口都有什么作用呢? 继续讨论 RandomAccess 的作用,其他两个在此不作讨论。

如果 List 子类实现了 RandomAccess 接口,那表示它能快速随机访问存储的元素, 这时候你想到的可能是数组, 通过下标 index 访问, 实现了该接口的 ArrayList 底层实现就是数组, 同样是通过下标访问, 只是我们需要用 get() 方法的形式 , ArrayList 底层仍然是数组的访问形式。

同时你应该想到链表, LinkedList 底层实现是链表, LinkedList 没有实现 RandomAccess 接口,发现这一点就是突破问题的关键点。

数组支持随机访问, 查询速度快, 增删元素慢; 链表支持顺序访问, 查询速度慢, 增删元素快。所以对应的 ArrayList 查询速度快,LinkedList 查询速度慢, RandomAccess 这个标记接口就是标记能够随机访问元素的集合, 简单来说就是底层是数组实现的集合。

为了提升性能,在遍历集合前,我们便可以通过 instanceof 做判断, 选择合适的集合遍历方式,当数据量很大时, 就能大大提升性能。

随机访问列表使用循环遍历,顺序访问列表使用迭代器遍历。

先看看 RandomAccess 的使用方式

import java.util.*;
public class RandomAccessTest {
    public static void traverse(List list){

        if (list instanceof RandomAccess){
            System.out.println("实现了RandomAccess接口,不使用迭代器");

            for (int i = 0;i < list.size();i++){
                System.out.println(list.get(i));
            }

        }else{
            System.out.println("没实现RandomAccess接口,使用迭代器");

            Iterator it = list.iterator();
            while(it.hasNext()){
                System.out.println(it.next());
            }

        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        List<String> arrayList = new ArrayList<>();
        arrayList.add("a");
        arrayList.add("b");
        traverse(arrayList);

        List<String> linkedList = new LinkedList<>();
        linkedList.add("c");
        linkedList.add("d");
        traverse(linkedList);
    }
}

下面我们加入大量数据进行性能测试:

import java.util.*;
public class RandomAccessTimeTest {

    //使用for循环遍历
    public static long traverseByLoop(List list){
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0;i < list.size();i++){
            list.get(i);
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        return endTime-startTime;
    }

    //使用迭代器遍历
    public static long traverseByIterator(List list){
        Iterator iterator = list.iterator();
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        while (iterator.hasNext()){
            iterator.next();
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        return endTime-startTime;
    }

    public static void main(String[] args) {
        //加入数据
        List<String> arrayList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0;i < 30000;i++){
            arrayList.add("" + i);
        }
        long loopTime = RandomAccessTimeTest.traverseByLoop(arrayList);
        long iteratorTime = RandomAccessTimeTest.traverseByIterator(arrayList);
        System.out.println("ArrayList:");
        System.out.println("for循环遍历时间:" + loopTime);
        System.out.println("迭代器遍历时间:" + iteratorTime);

        List<String> linkedList = new LinkedList<>();
        //加入数据
        for (int i = 0;i < 30000;i++){
            linkedList.add("" + i);
        }
        loopTime = RandomAccessTimeTest.traverseByLoop(linkedList);
        iteratorTime = RandomAccessTimeTest.traverseByIterator(linkedList);
        System.out.println("LinkedList:");
        System.out.println("for循环遍历时间:" + loopTime);
        System.out.println("迭代器遍历时间:" + iteratorTime);
    }
}

结果:

ArrayList:for 循环遍历时间: 3迭代器遍历时间: 7

LinkedList:for 循环遍历时间: 2435迭代器遍历时间: 3

结论

根据结果我们可以得出结论:ArrayList 使用 for 循环遍历优于迭代器遍历LinkedList 使用 迭代器遍历优于 for 循环遍历

根据以上结论便可利用 RandomAccess 在遍历前进行判断,根据 List 的不同子类选择不同的遍历方式, 提升算法性能。

学习阅读源码, 发现底层实现的精妙之处, 改变自己的思维, 从每一个小细节提升代码的性能。

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