Java中高效判斷數(shù)組中是否包含某個元素的幾種方法

更新時間：2021年09月17日 14:48:33 作者：hollis

這是一個在Java中經(jīng)常用到的并且非常有用的操作，這個問題在Stack Overflow中也是一個非常熱門的問題，本文將分析幾種常見用法及其時間成本

如何檢查一個數(shù)組(無序)是否包含一個特定的值？這是一個在Java中經(jīng)常用到的并且非常有用的操作。同時，這個問題在Stack Overflow中也是一個非常熱門的問題。在投票比較高的幾個答案中給出了幾種不同的方法，但是他們的時間復(fù)雜度也是各不相同的。本文將分析幾種常見用法及其時間成本。

檢查數(shù)組是否包含某個值的方法

使用List

public static boolean useList(String[] arr, String targetValue) {
    return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);
}

使用Set

public static boolean useSet(String[] arr, String targetValue) {
    Set<String> set = new HashSet<String>(Arrays.asList(arr));
    return set.contains(targetValue);
}

使用循環(huán)判斷

public static boolean useLoop(String[] arr, String targetValue) {
    for(String s: arr){
        if(s.equals(targetValue))
            return true;
    }
    return false;
}

使用Arrays.binarySearch()

Arrays.binarySearch()方法只能用于有序數(shù)組?。。∪绻麛?shù)組無序的話得到的結(jié)果就會很奇怪。

查找有序數(shù)組中是否包含某個值的用法如下：

public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) { 
    int a =  Arrays.binarySearch(arr, targetValue);
    if(a > 0)
        return true;
    else
        return false;
}

時間復(fù)雜度

下面的代碼可以大概的得出各種方法的時間成本。基本思想就是從數(shù)組中查找某個值，數(shù)組的大小分別是5、1k、10k。這種方法得到的結(jié)果可能并不精確，但是是最簡單清晰的方式。

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);
}

運行結(jié)果：

useList: 13
useSet: 72
useLoop: 5
useArraysBinarySearch: 9

使用一個長度為1k的數(shù)組

String[] arr = new String[1000];

Random s = new Random();
for(int i=0; i< 1000; i++){
    arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}

結(jié)果：

useList: 112
useSet: 2055
useLoop: 99
useArrayBinary: 12

使用一個長度為10k的數(shù)組

String[] arr = new String[10000];

Random s = new Random();
for(int i=0; i< 10000; i++){
    arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}

結(jié)果：

useList: 1590
useSet: 23819
useLoop: 1526
useArrayBinary: 12

總結(jié)

顯然，使用一個簡單的循環(huán)方法比使用任何集合都更加高效。許多開發(fā)人員為了方便，都使用第一種方法，但是他的效率也相對較低。因為將數(shù)組壓入Collection類型中，首先要將數(shù)組元素遍歷一遍，然后再使用集合類做其他操作。

如果使用Arrays.binarySearch()方法，數(shù)組必須是已排序的。由于上面的數(shù)組并沒有進行排序，所以該方法不可使用。

實際上，如果你需要借助數(shù)組或者集合類高效地檢查數(shù)組中是否包含特定值，一個已排序的列表或樹可以做到時間復(fù)雜度為O(log(n))，hashset可以達到O(1)。

（英文原文結(jié)束，以下是譯者注）

補充

使用ArrayUtils

除了以上幾種以外，Apache Commons類庫中還提供了一個ArrayUtils類，可以使用其contains方法判斷數(shù)組和值的關(guān)系。

import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;
public static boolean useArrayUtils(String[] arr, String targetValue) {
    return ArrayUtils.contains(arr,targetValue);
}

同樣使用以上幾種長度的數(shù)組進行測試，得出的結(jié)果是該方法的效率介于使用集合和使用循環(huán)判斷之間（有的時候結(jié)果甚至比使用循環(huán)要理想）。

useList: 323
useSet: 3028
useLoop: 141
useArrayBinary: 12
useArrayUtils: 181
-------
useList: 3703
useSet: 35183
useLoop: 3218
useArrayBinary: 14
useArrayUtils: 3125

其實，如果查看ArrayUtils.contains的源碼可以發(fā)現(xiàn)，他判斷一個元素是否包含在數(shù)組中其實也是使用循環(huán)判斷的方式。

部分代碼如下：

 if(array == null) {
        return -1;
    } else {
        if(startIndex < 0) {
            startIndex = 0;
        }

        int i;
        if(objectToFind == null) {
            for(i = startIndex; i < array.length; ++i) {
                if(array[i] == null) {
                    return i;
                }
            }
        } else if(array.getClass().getComponentType().isInstance(objectToFind)) {
            for(i = startIndex; i < array.length; ++i) {
                if(objectToFind.equals(array[i])) {
                    return i;
                }
            }
        }

        return -1;
    }

所以，相比較之下，我更傾向于使用ArrayUtils工具類來進行一些合數(shù)祖相關(guān)的操作。畢竟他可以讓我少寫很多代碼（因為自己寫代碼難免有Bug，畢竟apache提供的開源工具類庫都是經(jīng)過無數(shù)開發(fā)者考驗過的），而且，效率上也并不低太多。

完整測試代碼

package zaLearnpackage;
import org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
//檢查數(shù)組是否包含某個值的方法
public class TestArray {
    //使用List
public static boolean useList(String[] arr,String targetValue){
    return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);
}
//使用Set
public static boolean useSet(String[] arr,String targetValue){
    Set<String> set=new HashSet<String>(Arrays.asList(arr));
    return set.contains(targetValue);
}
//使用循環(huán)判斷
public static boolean useLoop(String[] arr,String targetValue){
    for(String s:arr){
        if(s.equals(targetValue))
            return true;
        }  
        return false;
    }
//查找有序數(shù)組中是否包含某個值的用法
public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr,String targetValue){
    int a=Arrays.binarySearch(arr, targetValue);
    if(a>0)
        return true;
    else
        return false;
}
//使用ArrayUtils
public static boolean useArrayUtils(String[] arr,String targetValue){
    return ArrayUtils.contains(arr,targetValue);
}
public static void main(String[] args) {
    String[] arr=new String[]{"CD","BC","EF","DE","AB","JK"};
    //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
        long startTime2=System.nanoTime();
        for(int i=0;i<100000;i++){
            useSet(arr, "A");
        }
        long endTime2=System.nanoTime();
        long duration2=endTime2-startTime2;
        System.out.println("useSet:"+duration/1000000);
        //use loop
        long startTime3=System.nanoTime();
        for(int i=0;i<100000;i++){
            useLoop(arr, "A");
        }
        long endTime3=System.nanoTime();
        long duration3=endTime3-startTime3;
        System.out.println("useLoop:"+duration/1000000);
        //use Arrays.binarySearch()
        long startTime4=System.nanoTime();
        for(int i=0;i<100000;i++){
            useArraysBinarySearch(arr, "A");
        }
        long endTime4=System.nanoTime();
        long duration4=endTime4-startTime4;
        System.out.println("useArraysBinarySearch:"+duration/1000000);
}
}
/*
 * 顯然，使用一個簡單的循環(huán)方法比使用任何集合都更加高效。許多開發(fā)人員為了方便，都使用第一種方法，但是他的效率也相對較低。因為將數(shù)組壓入Collection類型中，首先要將數(shù)組元素遍歷一遍，然后再使用集合類做其他操作。
 */

長字符串?dāng)?shù)據(jù)

遇到一些有規(guī)律的長字符串?dāng)?shù)據(jù)的解決辦法（找到是否存在要查找的元素，非遍歷）

String inputStrs = "北京,天津,上海,四川,湖南,廣州,深圳,海南";
String[] strList = inputStrs.split(",");

String target = "上海";//1
String result = Arrays.asList(strList).contains(target) ? "查到咯！" : "沒這個城市啊...";
//2Set<String> set = new HashSet<>(Arrays.asList(strList)); 
System.out.println(set.contains(target)); // true
System.out.println(result); // result="查到咯！"-----------

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