Question

我有List个元素，其中没有可测量的顺序。它们的属性也很复杂，我不能简单地将它们插入到Set中（因为不同的属性可能代表相同的元素）。

通过我的程序，我分析列表中的每个元素，并在此基础上添加其他元素（如构建图形并转到每个节点以添加其他路径和节点）。但是，他们添加的元素可能等同于List中的其他元素。在这种情况下，它们不会被添加，并且等效元素的属性已更改（假设为计数器）。

我一直在使用此代码来查找是否存在等效状态：

public static State stateAlreadyExists(State current) {
    for (State any : list) {
        if (equivalencyMethod(any, current)) {
            return any;
        }
     }
     return null;
}

但是，这个代码尽管有O(n)的复杂性，但对我的情况来说还不够。我添加的每个元素都将执行此代码，并且每个分析元素添加约sqrt(N)个元素（因此，分析元素400正在创建20个新元素，例如）。为了提高性能，我使用了Java的并行流：

public static State stateAlreadyExists(State current) {
    Optional<State> opt = list.parallelStream().filter(
        any -> equivalencyMethod(any, current)).findFirst();
    if (opt.isPresent()) {
        return opt.get();
    }
    return null;
}

性能显着提高。问题是这段代码并不是真正等效，因为我们在返回元素之前分析整个流。大多数情况下，等效元素位于列表的第一个sqrt(N)元素中，因此在第一个匹配时停止的方法会更好。

我知道streams有一种noneFound()方法。一找到匹配就会返回。但是，它返回boolean，而不是元素本身。有没有办法使用这个或类似构建的方法来返回找到的第一个匹配项？

根据JavaDoc，findFirst（）：

返回此流的第一个元素

findAny（）：

选择流中的任何元素。这是为了在并行操作中实现最大性能。

因此，通过使用findAny()调用，我的代码可以变得更加高效，因为顺序对我的问题并不重要，因为任何时候只有1个等效元素。

Answer 1

findFirst是一个短路终端操作（感谢Keppil）。

public static void main(String[] args) {
  final AtomicInteger countNew = new AtomicInteger();
  final AtomicInteger countDoStuff = new AtomicInteger();
  class A {
    A() { countNew.getAndIncrement(); }
    public boolean doStuff() { return countDoStuff.getAndIncrement() % 3 == 2; }
  }
  Stream.generate(A::new).limit(20).filter(A::doStuff).findFirst();
  System.out.println("Number of times an A was created: " + countNew);
  System.out.println("Number of times doStuff was called: " + countDoStuff);
}

此代码将打印

创建A的次数：3

调用doStuff的次数：3

但不是

创建A的次数：20

调用doStuff的次数：20

甚至更少

创建A的次数：20

调用doStuff的次数：3

Answer 2

我建议你采用另一种方法。尝试以某种方式制定您的等效标准，以便您可以创建一个散列函数，该函数可以显着减少您必须执行的成对等价检查的数量。对于散列函数，如果两个不相等的项具有相同的散列，则没有问题，唯一重要的是两个相等的项具有相同的散列。然后，您只需将元素存储在HashSet中，这将为您完成繁重的工作，您只需要实现元素的equals(Object other)和hashCode()。

如果无法找到合适的哈希码，您仍然可以考虑是否能够排序您的对象，也就是说您可以制定一个比较函数，该函数可以告诉您任何两个对象的顺序对象（或它们是相等的）。然后你可以使用TreeSet和你的自定义比较器，这也可以超快速地工作。

使用Java Streams进行高效搜索

2 个答案: