有效地迭代地图条目
本节提供了十个独特示例实现的代码和基准，这些实现迭代 Map<Integer, Integer> 的条目并生成 Integer 值的总和。所有这些示例都具有Θ(n) 的算法复杂性，但是，基准测试仍然有助于深入了解哪些实现在真实世界环境中更有效。
- 使用
Iterator和Map.Entry实现
Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> it = map.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Integer> pair = it.next();
sum += pair.getKey() + pair.getValue();
}
- 使用
for与Map.Entry实现
for (Map.Entry<Integer, Integer> pair : map.entrySet()) {
sum += pair.getKey() + pair.getValue();
}
- 使用
Map.forEach（Java 8+）实现
map.forEach((k, v) -> sum[0] += k + v);
- 使用
Map.keySet和for实现
for (Integer key : map.keySet()) {
sum += key + map.get(key);
}
- 使用
Map.keySet与Iterator实现
Iterator<Integer> it = map.keySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Integer key = it.next();
sum += key + map.get(key);
}
- 使用
for与Iterator和Map.Entry实现
for (Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> entries =
map.entrySet().iterator(); entries.hasNext(); ) {
Map.Entry<Integer, Integer> entry = entries.next();
sum += entry.getKey() + entry.getValue();
}
- 使用
Stream.forEach（Java 8+）实现
map.entrySet().stream().forEach(e -> sum += e.getKey() + e.getValue());
- 使用
Stream.forEach和Stream.parallel（Java 8+）实现
map.entrySet()
.stream()
.parallel()
.forEach(e -> sum += e.getKey() + e.getValue());
- 使用实施
IterableMap从 Apache 的集合
MapIterator<Integer, Integer> mit = iterableMap.mapIterator();
while (mit.hasNext()) {
sum += mit.next() + it.getValue();
}
- 使用实施
MutableMap从 Eclipse 的收藏
mutableMap.forEachKeyValue((key, value) -> {
sum += key + value;
});
性能测试 （ Github 上 提供的代码 ）
测试环境：Windows 8.1 64 位，Intel i7-4790 3.60GHz，16 GB
-
10 次试验的平均性能（100 种元素）最佳：308±21 ns / op
Benchmark Score Error Units test3_UsingForEachAndJava8 308 ± 21 ns/op test10_UsingEclipseMutableMap 309 ± 9 ns/op test1_UsingWhileAndMapEntry 380 ± 14 ns/op test6_UsingForAndIterator 387 ± 16 ns/op test2_UsingForEachAndMapEntry 391 ± 23 ns/op test7_UsingJava8StreamAPI 510 ± 14 ns/op test9_UsingApacheIterableMap 524 ± 8 ns/op test4_UsingKeySetAndForEach 816 ± 26 ns/op test5_UsingKeySetAndIterator 863 ± 25 ns/op test8_UsingJava8StreamAPIParallel 5552 ± 185 ns/op -
10 次试验的平均性能（10000 种元素）最佳：37.606±0.790μs/ op
Benchmark Score Error Units test10_UsingEclipseMutableMap 37606 ± 790 ns/op test3_UsingForEachAndJava8 50368 ± 887 ns/op test6_UsingForAndIterator 50332 ± 507 ns/op test2_UsingForEachAndMapEntry 51406 ± 1032 ns/op test1_UsingWhileAndMapEntry 52538 ± 2431 ns/op test7_UsingJava8StreamAPI 54464 ± 712 ns/op test4_UsingKeySetAndForEach 79016 ± 25345 ns/op test5_UsingKeySetAndIterator 91105 ± 10220 ns/op test8_UsingJava8StreamAPIParallel 112511 ± 365 ns/op test9_UsingApacheIterableMap 125714 ± 1935 ns/op -
10 次试验的平均性能（100000 个元素）最佳：1184.767±332.968μs/ op
Benchmark Score Error Units test1_UsingWhileAndMapEntry 1184.767 ± 332.968 μs/op test10_UsingEclipseMutableMap 1191.735 ± 304.273 μs/op test2_UsingForEachAndMapEntry 1205.815 ± 366.043 μs/op test6_UsingForAndIterator 1206.873 ± 367.272 μs/op test8_UsingJava8StreamAPIParallel 1485.895 ± 233.143 μs/op test5_UsingKeySetAndIterator 1540.281 ± 357.497 μs/op test4_UsingKeySetAndForEach 1593.342 ± 294.417 μs/op test3_UsingForEachAndJava8 1666.296 ± 126.443 μs/op test7_UsingJava8StreamAPI 1706.676 ± 436.867 μs/op test9_UsingApacheIterableMap 3289.866 ± 1445.564 μs/op -
与地图大小相关的性能变化比较
x: Size of Map
f(x): Benchmark Score (μs/op)
100 600 1100 1600 2100
---------------------------------------------------
10 | 0.333 1.631 2.752 5.937 8.024
3 | 0.309 1.971 4.147 8.147 10.473
6 | 0.372 2.190 4.470 8.322 10.531
1 | 0.405 2.237 4.616 8.645 10.707
Tests 2 | 0.376 2.267 4.809 8.403 10.910
f(x) 7 | 0.473 2.448 5.668 9.790 12.125
9 | 0.565 2.830 5.952 13.22 16.965
4 | 0.808 5.012 8.813 13.939 17.407
5 | 0.81 5.104 8.533 14.064 17.422
8 | 5.173 12.499 17.351 24.671 30.403