请为集合指定初始容量

来源：互联网发布：routerpassview mac版编辑：程序博客网时间：2024/05/16 14:33

集合是我们在Java编程中使用非常广泛的，它就像大海，海纳百川，像万能容器，盛装万物，而且这个大海，万能容器还可以无限变大（如果条件允许）。当这个海、容器的量变得非常大的时候，它的初始容量就会显得很重要了，因为挖海、扩容是需要消耗大量的人力物力财力的。同样的道理，Collection的初始容量也显得异常重要。所以：对于已知的情景，请为集合指定初始容量。

public static void main(String[] args) {        StudentVO student = null;        long begin1 = System.currentTimeMillis();        List<StudentVO> list1 = new ArrayList<>();        for(int i = 0 ; i < 1000000; i++){            student = new StudentVO(i,"chenssy_"+i,i);            list1.add(student);        }        long end1 = System.currentTimeMillis();        System.out.println("list1 time：" + (end1 - begin1));                long begin2 = System.currentTimeMillis();        List<StudentVO> list2 = new ArrayList<>(1000000);        for(int i = 0 ; i < 1000000; i++){            student = new StudentVO(i,"chenssy_"+i,i);            list2.add(student);        }        long end2 = System.currentTimeMillis();        System.out.println("list2 time：" + (end2 - begin2));    }

上面代码两个list都是插入1000000条数据，只不过list1没有没有申请初始化容量，而list2初始化容量1000000。那运行结果如下：

list1 time：1638list2 time：921

从上面的运行结果我们可以看出list2的速度是list1的两倍左右。在前面LZ就提过，ArrayList的扩容机制是比较消耗资源的。我们先看ArrayList的add方法：

public boolean add(E e) {          ensureCapacity(size + 1);           elementData[size++] = e;          return true;      }          public void ensureCapacity(int minCapacity) {          modCount++;         //修改计数器        int oldCapacity = elementData.length;            //当前需要的长度超过了数组长度，进行扩容处理        if (minCapacity > oldCapacity) {              Object oldData[] = elementData;              //新的容量 = 旧容量 * 1.5 + 1            int newCapacity = (oldCapacity * 3)/2 + 1;                  if (newCapacity < minCapacity)                      newCapacity = minCapacity;            //数组拷贝，生成新的数组           elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);          }      }

ArrayList每次新增一个元素，就会检测ArrayList的当前容量是否已经到达临界点，如果到达临界点则会扩容1.5倍。然而ArrayList的扩容以及数组的拷贝生成新的数组是相当耗资源的。所以若我们事先已知集合的使用场景，知道集合的大概范围，我们最好是指定初始化容量，这样对资源的利用会更加好，尤其是大数据量的前提下，效率的提升和资源的利用会显得更加具有优势。

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