Question

关于Collections.addAll

这种方便方法的行为与c.addAll（Arrays.asList（elements））的行为相同，但在大多数实现中，此方法可能会运行得更快。

因此，如果我理解正确，a）比b）慢：

A）

Collection<Integer> col = new ArrayList<Integer>();
col.addAll(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));

b）中

Collection<Integer> col = new ArrayList<Integer>();
// Collections.addAll(col, Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5)); <-- won't compile
Collections.addAll(col, 1, 2, 3, 4, 5);

任何人都可以向我解释，为什么会这样？

编辑：更正的代码示例。 thx到polygenelubricants

Answer 1

让我们仔细看看其中两个：

// a)
col.addAll(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));

以下是发生的事情：

varags + autoboxing创建Integer[]
Arrays.asList创建一个由数组支持的List<Integer>
addAll使用Collection<Integer>

Iterator<Integer>

// b)
Collections.addAll(col, 1, 2, 3, 4, 5);

以下是发生的事情：

varargs + autoboxing创建Integer[]
addAll遍历数组（而不是Iterable<Integer>）

我们现在可以看到b)可能更快，因为：

Arrays.asList调用被跳过，即没有创建中间人List。
由于元素是以数组形式给出的（感谢varargs机制），迭代它们可能比使用Iterator更快。

尽管如此，除非剖析显示其他情况，否则差异可能不大“重要”。不要过早优化。虽然Java Collection Framework类可能比数组慢，但它们对大多数应用程序的执行效果都不错。

API链接

Collections.addAll(Collection<? super T> c, T... elements) - varargs，即基于数组的
Collection.addAll(Collection<? extends E> c) - Collection - 基于

另见

Java Language Guide/Autoboxing
Java Language Guide/Varargs
Effective Java 2nd Edition，Item 25：Prefer lists to arrays

摘要

如果您要添加数组中的元素，可以使用Collections.addAll(col, arr)
- 请记住，varargs也是使用数组
如果您要添加Collection中的元素，请使用col.addAll(otherCol)
- NOT 例如Collections.addAll(col, otherCol.toArray())
  - 这种迂回的方式可能会慢一点！
并不是一个人比另一个人快得多
- 这是关于在当前情况下跳过不必要的步骤

Answer 2

它可能更快的唯一原因是它避免了对Arrays.asList的调用，它应该相对便宜，因为它只是包装数组。某些Collection实现（例如LinkedList）在添加元素之前将传递的集合转换回数组，从而导致额外的开销。

另一方面，ArrayList.addAll在添加任何元素之前分配所需的空间一次，因此当Collections.addAll需要多次调整后备数组的大小时，它应该快得多。

总之，当集合中只重复添加少量元素时，Collections.addAll会更快，但我怀疑这种情况会不会成为性能瓶颈。

Answer 3

（让我们在SE平台6上构建）

这完全取决于实际的集合实现。在你的例子中我们有

Collection<Integer> col = new ArrayList<Integer>();

和addAll中的ArrayList方法被覆盖。没有任何迭代。这是来源：

public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
Object[] a = c.toArray();
    int numNew = a.length;
ensureCapacity(size + numNew);  // Increments modCount
    System.arraycopy(a, 0, elementData, size, numNew);
    size += numNew;
return numNew != 0;
}

您可能会注意到c.toArray()也取决于实际实施。同样，在您的情况下，Arrays.asList()会导致ArrayList toArray()方法的版本如下所示：

public Object[] toArray() {
    return Arrays.copyOf(elementData, size);
}

此静态方法基于System.arraycopy

所以我们实际处理的是System.arraycopy的两次调用，实际上并不是那么糟糕，因为它是一种原生方法，专门针对当前操作系统进行了优化。

所以，总结一下polygenelubricants先生的风格：

varags + autoboxing创建Integer[]
Arrays.asList创建ArrayList<Integer>
ArrayList.addAll调用System.arraycopy(size) x2，size = 5

在你的情况下，数组Collections.addAll中的5个对象的cource速度更快。但与这么小的阵列大小无关。另一方面，如果它是数组中的100k元素，则col.addAll(Arrays.asList(...))效率更高'因为本机方法它是我们处理的单个memcpy / memmove，而不是100k迭代/复制操作。 / p>

而且，这一切都取决于集合的实现。例如，LinkedList将按预期迭代它。

Answer 4

以下是@polygenelubricants提到的每个步骤的（近似）关联时间复杂度成本函数：

a）对参数列表进行3次迭代〜= C（3N）

b）参数列表上的2次迭代〜= C（2N）

显然它们都是O（N），但是方法b）在方法a）上节省~N比较。希望这对任何对定量解释感兴趣的人都有帮助。

为什么Collections.addAll应该比c.addAll更快

4 个答案:

API链接

另见

相关问题

摘要