針對(duì)同一個(gè)集合，用 stream 操作兩次得到兩個(gè)不同條件篩選出來(lái)的集合和map，和一次for循環(huán)就搞定搞定的效率對(duì)比。

雖然stream寫起來(lái)鏈?zhǔn)讲僮骱苁娣?#xff0c;但效率在不同數(shù)據(jù)量下的體現(xiàn)效果是不一樣的，以下為我的測(cè)試代碼：

@Test

public void testStreamAndFor() {

List studentList = new ArrayList<>();

// 初始數(shù)據(jù)量

int listSize = 100000;

// 測(cè)試次數(shù)，以便求出平均運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)

int testTimes = 5;

for (int i = 0; i < listSize; i++) {

Student student = new Student();

student.setId(i + 1);

student.setStudentName("name" + i);

student.setAge(i);

studentList.add(student);

}

BigDecimal streamTotalRunTime = new BigDecimal("0");

BigDecimal forTotalRunTime = new BigDecimal("0");

for (int i = 0; i < testTimes; i++) {

Instant streamStart = Instant.now();

Map idMapOfStream = studentList.stream()

.collect(Collectors.toMap(Student::getId, v -> v));

List studentAgeListOfStream = studentList.stream()

.map(Student::getAge)

.collect(Collectors.toList());

long streamRunTime = Duration.between(streamStart, Instant.now()).toMillis();

System.out.println("第" + (i + 1) + "次：" + "stream 耗時(shí)：" + streamRunTime);

Instant forStart = Instant.now();

int size = studentList.size();

Map idMapOfFor = new HashMap<>(size);

List ageListOfFor = new ArrayList<>();

for (Student student : studentList) {

idMapOfFor.put(student.getId(), student);

ageListOfFor.add(student.getAge());

}

long forRunTime = Duration.between(forStart, Instant.now()).toMillis();

System.out.println("第" + (i + 1) + "次：" + "for 耗時(shí)：" + forRunTime);

streamTotalRunTime = streamTotalRunTime.add(new BigDecimal(streamRunTime + ""));

forTotalRunTime = forTotalRunTime.add(new BigDecimal(forRunTime + ""));

}

System.out.println("list長(zhǎng)度為：" + listSize + "， 總共測(cè)試次數(shù)：" + testTimes);

System.out.println("stream總運(yùn)行時(shí)間(ms) ：" + streamTotalRunTime);

System.out.println("for總運(yùn)行時(shí)間(ms) ：" + forTotalRunTime);

BigDecimal streamAverageRunTime = streamTotalRunTime.divide(new BigDecimal(testTimes + ""), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);

System.out.println("stream平均每次運(yùn)行時(shí)間(ms) ：" + streamAverageRunTime);

BigDecimal forAverageRunTime = forTotalRunTime.divide(new BigDecimal(testTimes + ""), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);

System.out.println("for平均每次運(yùn)行時(shí)間(ms) ：" + forAverageRunTime);

}

當(dāng)數(shù)據(jù)量為10w，測(cè)試5次的結(jié)果輸出：

第1次：stream 耗時(shí)：81

第1次：for 耗時(shí)：13

第2次：stream 耗時(shí)：15

第2次：for 耗時(shí)：23

第3次：stream 耗時(shí)：7

第3次：for 耗時(shí)：11

第4次：stream 耗時(shí)：7

第4次：for 耗時(shí)：13

第5次：stream 耗時(shí)：9

第5次：for 耗時(shí)：6

list長(zhǎng)度為：100000， 總共測(cè)試次數(shù)：5

stream總運(yùn)行時(shí)間(ms) ：119

for總運(yùn)行時(shí)間(ms) ：66

stream平均每次運(yùn)行時(shí)間(ms) ：23.80

for平均每次運(yùn)行時(shí)間(ms) ：13.20

當(dāng)數(shù)據(jù)量為100w，測(cè)試5次的輸出結(jié)果：

第1次：stream 耗時(shí)：165

第1次：for 耗時(shí)：1296

第2次：stream 耗時(shí)：447

第2次：for 耗時(shí)：62

第3次：stream 耗時(shí)：363

第3次：for 耗時(shí)：359

第4次：stream 耗時(shí)：61

第4次：for 耗時(shí)：350

第5次：stream 耗時(shí)：389

第5次：for 耗時(shí)：43

list長(zhǎng)度為：1000000， 總共測(cè)試次數(shù)：5

stream總運(yùn)行時(shí)間(ms) ：1425

for總運(yùn)行時(shí)間(ms) ：2110

stream平均每次運(yùn)行時(shí)間(ms) ：285.00

for平均每次運(yùn)行時(shí)間(ms) ：422.00

所有運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)單位均為ms。綜上測(cè)試結(jié)果，當(dāng)數(shù)據(jù)量少于百萬(wàn)級(jí)別的，一次for循環(huán)來(lái)篩選數(shù)據(jù)效率更高，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到八萬(wàn)級(jí)別，還是使用stream來(lái)操作更加具有效率。但是小弟還是有點(diǎn)不明白原因是為何，求高人指點(diǎn)一二

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java 循环对比_Java stream 和 for 循环效率对比问题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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