返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >Java List的remove()方法陷阱以及性能优化
  • 524
分享到

Java List的remove()方法陷阱以及性能优化

2024-04-02 19:04:59 524人浏览 八月长安

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

Java List在进行remove()方法是通常容易踩坑,主要有一下几点 循环时:问题在于,删除某个元素后,因为删除元素后,后面的元素都往前移动了一位,而你的索引+1,所以实际访问

Java List在进行remove()方法是通常容易踩坑,主要有一下几点

循环时:问题在于,删除某个元素后,因为删除元素后,后面的元素都往前移动了一位,而你的索引+1,所以实际访问的元素相对于删除的元素中间间隔了一位。

几种常见方法

1.使用for循环不进行额外处理时(错误


//错误的方法
for(int i=0;i<list.size();i++) {
	if(list.get(i)%2==0) {
		list.remove(i);
	}
}

2.使用foreach循环(错误


for(Integer i:list) {
    if(i%2==0) {
     	list.remove(i);
    }
}

抛出异常:java.util.ConcurrentModificationException;
foreach的本质是使用迭代器实现,每次进入for (Integer i:list) 时,会调用ListItr.next()方法;
继而调用checkForComodification()方法, checkForComodification()方法对操作集合的次数进行了判断,如果当前对集合的操作次数与生成迭代器时不同,抛出异常


public E next() {
	checkForComodification();
	if (!hasNext()) {
		 throw new NoSuchElementException();
	}
	 lastReturned = next;
	next = next.next;
	nextIndex++;
	return lastReturned.item;
 }
 // checkForComodification()方法对集合遍历前被修改的次数与现在被修改的次数做出对比
final void checkForComodification() {
	  if (modCount != expectedModCount) {
	  		 throw new ConcurrentModificationException();
	  }
             
  }

使用for循环,并且同时改变索引;(正确


//正确
for(int i=0;i<list.size();i++) {
	if(list.get(i)%2==0) {
		list.remove(i);
		i--;//在元素被移除掉后,进行索引后移
	}
}

使用for循环,倒序进行;(正确


//正确
for(int i=list.size()-1;i>=0;i--) {
	if(list.get(i)%2==0) {
		list.remove(i);
	}
}

使用while循环,删除了元素,索引便不+1,在没删除元素时索引+1(正确


//正确
int i=0;
while(i<list.size()) {
	if(list.get(i)%2==0) {
		list.remove(i);
	}else {
		i++;
	}
}

4.使用迭代器方法(正确,推荐

只能使用迭代器的remove()方法,使用列表的remove()方法是错误的


//正确,并且推荐的方法
Iterator<Integer> itr = list.iterator();
while(itr.hasNext()) {
	if(itr.next()%2 ==0)
		itr.remove();
}

性能分析

下面来谈谈当数据量过大时候,需要删除的元素较多时,如何用迭代器进行性能的优化,对于ArrayList这几乎是致命的,从一个ArrayList中删除批量元素都是昂贵的时间复杂度为O(n²),那么接下来看看LinkeedList是否可行。LinkedList暴露了两个问题,一个:是每次的Get请求效率不高,而且,对于remove的调用同样低效,因为达到位置I的代价是昂贵的。

是每次的Get请求效率不高
需要先get元素,然后过滤元素。比较元素是否满足删除条件。

remove的调用同样低效
LinkedList的remove(index),方法是需要先遍历链表,先找到该index下的节点,再处理节点的前驱后继。

以上两个问题当遇到批量级别需要处理时时间复杂度直接上升到O(n²)

使用迭代器的方法删除元素

对于LinkedList,对该迭代器的remove()方法的调用只花费常数时间,因为在循环时该迭代器位于需要被删除的节点,因此是常数操作。对于一个ArrayList,即使该迭代器位于需要被删除的节点,其remove()方法依然是昂贵的,因为数组项必须移动。下面贴出示例代码以及运行结果

在这里插入图片描述


public class RemoveByIterator {

	public static void main(String[] args) {
		
		List<Integer> arrList1 = new ArrayList<>();
		for(int i=0;i<100000;i++) {
			arrList1.add(i);
		}
		
		List<Integer> linList1 = new LinkedList<>();
		for(int i=0;i<100000;i++) {
			linList1.add(i);
		}

		List<Integer> arrList2 = new ArrayList<>();
		for(int i=0;i<100000;i++) {
			arrList2.add(i);
		}
		
		List<Integer> linList2 = new LinkedList<>();
		for(int i=0;i<100000;i++) {
			linList2.add(i);
		}
		
		removeEvens(arrList1,"ArrayList");
		removeEvens(linList1,"LinkedList");
		removeEvensByIterator(arrList2,"ArrayList");
		removeEvensByIterator(linList2,"LinkedList");
		
	}
	public static void removeEvensByIterator(List<Integer> lst ,String name) {//利用迭代器remove偶数
		long sTime = new Date().getTime();
		Iterator<Integer> itr = lst.iterator();
		while(itr.hasNext()) {
			
			if(itr.next()%2 ==0)
				itr.remove();
		}
		
		System.out.println(name+"使用迭代器时间:"+(new Date().getTime()-sTime)+"毫秒");
	}
	
	public static void removeEvens(List<Integer> list , String name) {//不使用迭代器remove偶数
		long sTime = new Date().getTime();
		int i=0;
		while(i<list.size()) {
			
			if(list.get(i)%2==0) {
				list.remove(i);
			}else {
				i++;
			}
		}
	
		System.out.println(name+"不使用迭代器的时间"+(new Date().getTime()-sTime)+"毫秒");
	}
}

原理 重点看一下LinkedList的迭代器

另一篇博客Iterator简介 LinkedList使用迭代器优化移除批量元素原理
调用方法:list.iterator();

在这里插入图片描述

重点看下remove方法


private class ListItr implements ListIterator<E> {
        //返回的节点
        private node<E> lastReturned;
        //下一个节点
        private Node<E> next;
        //下一个节点索引
        private int nextIndex;
        //修改次数
        private int expectedModCount = modCount;

        ListItr(int index) {
            //根据传进来的数字设置next等属性,默认传0
            next = (index == size) ? null : node(index);
            nextIndex = index;
        }
        //直接调用节点的后继指针
        public E next() {
            checkForComodification();
            if (!hasNext())
                throw new NoSuchElementException();
            lastReturned = next;
            next = next.next;
            nextIndex++;
            return lastReturned.item;
        }
        //返回节点的前驱
        public E previous() {
            checkForComodification();
            if (!hasPrevious())
                throw new NoSuchElementException();

            lastReturned = next = (next == null) ? last : next.prev;
            nextIndex--;
            return lastReturned.item;
        }
        
        public void remove() {
            checkForComodification();
            if (lastReturned == null)
                throw new IllegalStateException();

            Node<E> lastNext = lastReturned.next;
            unlink(lastReturned);
            if (next == lastReturned)
                next = lastNext;
            else
                nextIndex--;
            lastReturned = null;
            expectedModCount++;
        }

        public void set(E e) {
            if (lastReturned == null)
                throw new IllegalStateException();
            checkForComodification();
            lastReturned.item = e;
        }

        public void add(E e) {
            checkForComodification();
            lastReturned = null;
            if (next == null)
                linkLast(e);
            else
                linkBefore(e, next);
            nextIndex++;
            expectedModCount++;
        }
    }

LinkedList 源码的remove(int index)的过程是
先逐一移动指针,再找到要移除的Node,最后再修改这个Node前驱后继等移除Node。如果有批量元素要按规则移除的话这么做时间复杂度O(n²)。但是使用迭代器是O(n)。

先看看list.remove(idnex)是怎么处理的

LinkedList是双向链表,这里示意图简单画个单链表
比如要移除链表中偶数元素,先循环调用get方法,指针逐渐后移获得元素,比如获得index = 1;指针后移两次才能获得元素。
当发现元素值为偶数是。使用idnex移除元素,如list.remove(1);链表先Node node(int index)返回该index下的元素,与get方法一样。然后再做前驱后继的修改。所以在remove之前相当于做了两次get请求。导致时间复杂度是O(n)。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

继续移除下一个元素需要重新再走一遍链表(步骤忽略当index大于半数,链表倒序查找)

在这里插入图片描述

以上如果移除偶数指针做了6次移动。

删除2节点
get请求移动1次,remove(1)移动1次。

删除4节点
get请求移动2次,remove(2)移动2次。

迭代器的处理

迭代器的next指针执行一次一直向后移动的操作。一共只需要移动4次。当元素越多时这个差距会越明显。整体上移除批量元素是O(n),而使用list.remove(index)移除批量元素是O(n²)

在这里插入图片描述

到此这篇关于Java List的remove()方法陷阱以及性能优化的文章就介绍到这了,更多相关Java List的remove() 内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: Java List的remove()方法陷阱以及性能优化

本文链接: https://lsjlt.com/news/155987.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

猜你喜欢
  • Java List的remove()方法陷阱以及性能优化
    Java List在进行remove()方法是通常容易踩坑,主要有一下几点 循环时:问题在于,删除某个元素后,因为删除元素后,后面的元素都往前移动了一位,而你的索引+1,所以实际访问...
    99+
    2024-04-02
  • Java List的remove()方法陷阱以及性能优化的方法教程
    这篇文章主要介绍“Java List的remove()方法陷阱以及性能优化的方法教程”,在日常操作中,相信很多人在Java List的remove()方法陷阱以及性能优化的方法教程问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法...
    99+
    2023-06-25
  • PHP 性能优化:常见陷阱与解决方案
    常见的 php 性能陷阱包括:未优化的数据库查询、内存泄露、瓶颈代码、过度序列化、未利用缓存、代码可读性差以及缺乏监控和警报。解决方案包括:优化查询、避免内存泄露、优化瓶颈代码、使用替代...
    99+
    2024-05-10
    php 性能优化 mysql redis 代码可读性
  • golang函数性能优化的陷阱和规避
    优化 go 函数性能的陷阱及规避方法:使用不必要的拷贝:避免创建不必要的副本,使用指针或引用。大量的函数调用:尽量内联函数或使用闭包优化调用。使用复杂数据结构:简化数据结构或使用更有效率...
    99+
    2024-04-27
    golang 函数性能优化
  • Android性能优化以及数据优化方法
    Android性能优化-布局优化 今天,继续Android性能优化 一 编码细节优化。 编码细节,对于程序的运行效率也是有很多的影响的。今天这篇主题由于技术能力有限,...
    99+
    2022-06-06
    方法 数据 优化 Android
  • Golang 技术性能优化中的常见陷阱有哪些?
    避免 go 语言性能优化中的陷阱:过早优化:在基准测试确定瓶颈前避免优化。过度使用 goroutine:明智地使用 goroutine,考虑替代的并发机制。不正确的内存分配:避免重复分配...
    99+
    2024-05-11
    golang 技术优化
  • SQL性能优化方法及性能测试
    目录笛卡尔连接分页limit的sql优化的几种方法count 优化方案笛卡尔连接 例1: 没有携带on的条件字句,此条slq查询的结构集等价于,a表包含的条数*b表包含的乘积: se...
    99+
    2024-04-02
  • HTML标签的陷阱:避免常见的错误,优化网页性能
    HTML标签是构建网页的基础,了解HTML标签的正确使用方法,可以帮助您创建美观且高效的网页。然而,在使用HTML标签时,经常会遇到一些陷阱,导致网页出现各种问题。 陷阱1:滥用HTML标签 一些网页开发者经常滥用HTML标签,使用过多的...
    99+
    2024-02-09
    HTML标签 错误 网页性能 优化 SEO
  • 浅谈PHP性能优化中的常见陷阱:避免这些错误,优化更有效!
    原因:过多的重复内容不仅会浪费服务器资源,还会让搜索引擎将多个内容视为同一个内容,导致收录问题 解决方式:在生成文章内容时,使用同义词替换、近义词转换等方法来避免重复内容过多 陷阱 2:内容中包含大量富媒体内容 原因:过多的富媒体内...
    99+
    2024-02-05
    陷阱 1:生成文章内容中含有大量的重复内容
  • HTML 图像标签的陷阱:避免常见错误,优化网页性能
    常见的陷阱 1. 未指定替代文本 影响:图像无法加载时,屏幕阅读器无法向视障用户描述图像内容。此外,搜索引擎无法索引图像,影响网站排名。 解决方案:始终为每个图像指定描述性的替代文本,以提供图像上下文并提高可访问性。 2. 使用绝对路径 ...
    99+
    2024-04-02
  • Nginx性能优化的方法
    这篇文章主要介绍了Nginx性能优化的方法的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Nginx性能优化的方法文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。Linux系统参数优化下文中提到的一些配置,需要较新的Li...
    99+
    2023-06-27
  • PostgreSQL数据库性能调优的注意点以及pg数据库性能优化方式
    目录PostgreSQL 优化思路一、排序二、索引三、连接查询方式四、多表联查时PostgreSQL提供了一些性能调优的功能1.使用EXPLAIN2.及时更新执行计划中使用的统计信息3.明确用join来关联表4.关闭自动...
    99+
    2023-03-15
    PostgreSQL性能调优 PostgreSQL性能优化 PostgreSQL数据库
  • 在Kotlin中使用Dagger会遇到的陷阱和优化方法是什么
    这篇文章主要讲解了“在Kotlin中使用Dagger会遇到的陷阱和优化方法是什么”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“在Kotlin中使用Dagge...
    99+
    2024-04-02
  • Java代码性能优化的方法有哪些
    本篇内容主要讲解“Java代码性能优化的方法有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Java代码性能优化的方法有哪些”吧!代码优化的目标是:减小代码的体积提高代码运行的效率代码优化细...
    99+
    2023-06-17
  • C#中常见的性能优化技巧及方法
    C#中常见的性能优化技巧及方法导言:性能是软件开发中一个非常重要的指标,优化代码以提升系统的性能是每个开发者的必备技能。本文将介绍一些在C#中常见的性能优化技巧和方法,并配以具体的代码示例,帮助读者更好地理解和应用。一、避免频繁的对象创建和...
    99+
    2023-10-22
    缓存 多线程 数据压缩
  • 性能优化指南:性能优化的一般性原则与方法
    【本文转自博客园 作者:xybaby 原文链接:https://www.cnblogs.com/xybaby/p/9055734.html】作为一个程序员,性能优化是常有的事情,不管是桌面应用还是web应用,不管是前端还是后端,不管是单点应...
    99+
    2023-06-05
  • MySQL的性能优化方法论
    作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介 一、什么是MySQL? MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB开发并发布。它的目的是为了快速、可靠地处理复杂的事务处理,支持多种编...
    99+
    2023-10-18
    大数据 人工智能 语言模型 Java Python 架构设计
  • 优化Zend框架的性能的方法
    Zend框架是一个基于PHP语言的开源Web应用程序框架,被广泛应用于企业级Web应用的开发中。尽管Zend框架凭借其高度模块化、可扩展性和代码重用性等优势在市场上占据重要地位,但这并不意味着它的性能就一定高效。事实上,如何优化...
    99+
    2024-01-22
    性能优化 zend 框架。
  • MySQL性能调优之查询优化的方法
    本篇内容介绍了“MySQL性能调优之查询优化的方法”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!一、查询慢...
    99+
    2024-04-02
  • java开发代码的性能优化方式
    本篇内容主要讲解“java开发代码的性能优化方式”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“java开发代码的性能优化方式”吧!  代码优化的目标:  减小代码体积  提高整个系统的运行效率 ...
    99+
    2023-06-02
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作