for循环嵌套for循环，你需要懂的代码性能优化技巧！

　　前言
　　本篇分析的技巧点其实是比较常见的，但是最近的几次的代码评审还是发现有不少兄弟没注意到。
　　所以还是想拿出来说下。正文
　　是个什么场景呢？
　　就是for循环里面还有for循环，然后做一些数据匹配、处理这种场景。
　　我们结合实例代码来看看。
　　场景示例：比如我们现在拿到两个list数据，一个是UserList集合；另一个是UserMemoList集合；
　　我们需要遍历UserList，然后根据userId从UserMemoList里面取出对应这个userId的content值，做数据处理。
　　代码User。java：importlombok。Data；DatapublicclassUser｛privateLonguserId；privateStringname；｝
　　代码UserMemo。java：importlombok。Data；DatapublicclassUserMemo｛privateLonguserId；privateStringcontent；｝
　　模拟数据集合：
　　5W条user数据，3W条userMemo数据publicstaticListUsergetUserTestList（）｛ListUserusersnewArrayList（）；for（inti1；i50000；i）｛UserusernewUser（）；user。setName（UUID。randomUUID（）。toString（））；user。setUserId（（long）i）；users。add（user）；｝returnusers；｝publicstaticListUserMemogetUserMemoTestList（）｛ListUserMemouserMemosnewArrayList（）；for（inti30000；i1；i）｛UserMemouserMemonewUserMemo（）；userMemo。setContent（UUID。randomUUID（）。toString（））；userMemo。setUserId（（long）i）；userMemos。add（userMemo）；｝returnuserMemos；｝
　　先看平时大家不注意的时候可能会这样去写代码处理：
　　ps：其实数据量小的话，其实没多大性能差别，不过我们还是需要知道一些技巧点。
　　代码：publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛ListUseruserTestListgetUserTestList（）；ListUserMemouserMemoTestListgetUserMemoTestList（）；StopWatchstopWatchnewStopWatch（）；stopWatch。start（）；for（Useruser：userTestList）｛LonguserIduser。getUserId（）；for（UserMemouserMemo：userMemoTestList）｛if（userId。equals（userMemo。getUserId（）））｛StringcontentuserMemo。getContent（）；System。out。println（模拟数据content业务处理。。。。。。content）；｝｝｝stopWatch。stop（）；System。out。println（最终耗时stopWatch。getTotalTimeMillis（））；｝
　　我们来看看这时候的一个耗时情况：
　　相当于迭代了5W3W次
　　可以看到用时是26857毫秒
　　其实到这，插入个题外点，如果说每个userId在UserMemoList里面都是只有一条数据的场景。for（Useruser：userTestList）｛LonguserIduser。getUserId（）；for（UserMemouserMemo：userMemoTestList）｛if（userId。equals（userMemo。getUserId（）））｛StringcontentuserMemo。getContent（）；System。out。println（模拟数据content业务处理。。。。。。content）；｝｝｝
　　单从这段代码有没有问题，有没有优化点。
　　显然是有的，因为当我们从内循环UserMemoList里面找到匹配数据的时候，没有做其他操作了。
　　这样内for循环会继续下，直到跑完再进行下一轮整体循环。
　　所以，仅针对这种情形，1对1的或者说我们只需要找到一个匹配项，处理完后我们应该使用break。
　　我们来看看加上break的一个耗时情况：
　　代码：publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛ListUseruserTestListgetUserTestList（）；ListUserMemouserMemoTestListgetUserMemoTestList（）；StopWatchstopWatchnewStopWatch（）；stopWatch。start（）；for（Useruser：userTestList）｛LonguserIduser。getUserId（）；for（UserMemouserMemo：userMemoTestList）｛if（userId。equals（userMemo。getUserId（）））｛StringcontentuserMemo。getContent（）；System。out。println（模拟数据content业务处理。。。。。。content）；break；｝｝｝stopWatch。stop（）；System。out。println（最终耗时stopWatch。getTotalTimeMillis（））；｝
　　耗时情况：
　　可以看到从2W多毫秒变成了1W多毫秒，这个break加的很OK。
　　回到我们刚才，平时需要for循环里面再for循环这种方式，可以看到耗时是2万6千多毫秒。
　　那如果场景更复杂一定，是for循环里面for循环多个或者，for循环里面还有一层for循环，那这样代码耗时真的非常恐怖。
　　那么接下来这个技巧点是使用map去优化：
　　代码：publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛ListUseruserTestListgetUserTestList（）；ListUserMemouserMemoTestListgetUserMemoTestList（）；StopWatchstopWatchnewStopWatch（）；stopWatch。start（）；MapLong，StringcontentMapuserMemoTestList。stream（）。collect（Collectors。toMap（UserMemo：：getUserId，UserMemo：：getContent））；for（Useruser：userTestList）｛LonguserIduser。getUserId（）；StringcontentcontentMap。get（userId）；if（StringUtils。hasLength（content））｛System。out。println（模拟数据content业务处理。。。。。。content）；｝｝stopWatch。stop（）；System。out。println（最终耗时stopWatch。getTotalTimeMillis（））；｝
　　看看耗时：
　　为什么这么显著的效果？
　　这其实就是时间复杂度，for循环嵌套for循环，就好比循环每一个user，拿出userId需要在里面的循环从userMemolist集合里面按顺序去开盲盒匹配，拿出第一个，看看userId，拿出第二个，看看userId，一直找匹配的。
　　而我们提前对userMemolist集合做一次遍历，转存储在map里面。
　　map的取值效率在多数的情况下是能维持接近O（1）的，毕竟数据结构摆着，数组加链表。
　　相当于拿到userId想去开盲盒的时候，根据userId这个keyhash完能直接找到数组里面的索引标记位，如果底下没链表（有的话O（logN）），直接取出来就完事了。
　　然后补充一个getNode的代码注释：ImplementsMap。getandrelatedmethods。这是个Map。get的实现方法paramhashhashforkeyparamkeythekeyreturnthenode，ornullifnonefinal写死了无法更改返回Node传入查找的hash值和key键finalNodeK，VgetNode（inthash，Objectkey）｛tab还是哈希表first哈希表找的链表红黑树对应的头结点e代表当前节点k代表当前的keyNodeK，V〔〕tab；NodeK，Vfirst，e；intn；Kk；赋值并过滤哈希表空的长度不够的对应位置没存数据的都直接returnnullif（（tabtable）！null（ntab。length）0（firsttab〔（n1）hash〕）！null）｛头结点就找到了hash相等值相等或者不空的key和当前节点equalsif（first。hashhashalwayscheckfirstnode（（kfirst。key）key（key！nullkey。equals（k））））returnfirst；头结点不匹配没找到就就用next找if（（efirst。next）！null）｛是不是红黑树的if（firstinstanceofTreeNode）return（（TreeNodeK，V）first）。getTreeNode（hash，key）；红黑树就直接调用红黑树内查找不为空或者没找到就dowhile循环do｛当前节点找到了hash相等值相等或者不空的key和当前节点equalsif（e。hashhash（（ke。key）key（key！nullkey。equals（k））））returne；｝while（（ee。next）！null）；｝｝returnnull；｝
　　按照目前以JDK8的hash算法，起hash冲突的情况是非常非常少见了。
　　最恶劣的情况，只有当全部key都冲突，全都分配到一个桶里面去都占用一个位置，这时候就是O（n），这种情景不需要去考虑。
　　原文链接；https：mp。weixin。qq。comsYok5B9j6nbK1o3fn6TA