Java中使用HashMap改进查找性能的步骤

2023-07-05 17:57:04 72

Java中，HashMap，其实就是键值对。一个Key，对应一个值；写数据时，指定Key写对应值；读取时凭Key找到相应值。感觉就跟Redis差不多。

//创建HashMap对象Sites
HashMapSites=newHashMap();
//添加键值对
Sites.put(1,"Google");
Sites.put(2,"Runoob");
Sites.put(3,"Taobao");
Sites.put(4,"Zhihu");
//读取
Stringval=Sites.get(1);//得到Google

为什么说可以用HashMap来改进性能呢？原因不是说HashMap这种数据结构存储性能就比其他的，比如数组，集合先进多少。我主要看中的，是在知道Key的情况下，找到相应值得速度非常快。如果是用数组，最简单的，用循环；讲究一点，排好序，用折半查找（二分查找）。都比不上用Key在HashMap里直接读取。不知道为什么HashMap在查找方面为啥这么快，估计是存储结构，使用了啥树，并为Key建立了索引。这是另外一个课题，以后再了解。昨天，我只是利用了这个特性，将运行几个小时都没结束的问题，只耗费了十几秒。

问题如下：
有25万条记录，每条记录含经纬度；存在不同记录坐标相同情况。现在想将坐标相同的记录归并在一起。

如果数据是保存在数据库里，那么用SQL进行坐标分组，应该能解决问题。然而并没有数据库，数据是从gdb文件里读出来的。

好吧，将数据保存到数组里，再新建一个集合；然后循环数组，与新集合中的记录逐个比较，坐标相同就归并到新集合，不同就插入新集合。最简单了。结果2个小时过去了，还没有结束的迹象。

想想也对，新集合越来越大，比较的次数也越来越多，仿佛棋盘里的大米一样，每格的大米数量是前一格的两倍；最后即使是整个国家粮库的大米都放进去，都填不满整个棋盘。

将25万条记录先排好序再处理？单是排序就忙死了，不行吧。

将25万条记录先保存到数据库里，再分组？应该也可以，但总觉得笨了一些，而且速度应该也是以分钟算的。

最后决定用HashMap来做这个新集合。
如上所述，HashMap按照Key来写入或读取值。关键是这个Key怎么得来。上面的例子，是写代码的人自己给出了一些字符作为Key。而在我们项目中，可以用经纬度之和的哈希值来作为Key。哈希值相同的，就认为是经纬度相同，只需要判断新集合中，是否存在这个Key对应的元素就可以了，根本无须循环比较。

由于存在两个不同的经纬度加起来，结果是一样的可能性，因此先将经度乘以1000，再加纬度，这样基本杜绝冲突的机会。

代码如下：

privateHashMaprecGeo(HashMapmap,Stringgeo,intj){
/*
将相同坐标的记录合成一条
HashMapmap,新集合
Stringgeo,坐标字符串
intj记录ID
*/

try{
Pointp=(Point)reader.read(geo);
/*
计算哈希值
因为如果采用循环来比较，数据量太大，速度太慢了
为避免不同坐标出现经度+纬度结果相同的情况，将经度*1000再相加
*/
//计算Key
longk=Long.valueOf(Double.doubleToLongBits(p.getX()*1000+p.getY())).hashCode();

SimpleItemsi=map.get(k);
if(si!=null){//新集合中该Key对应元素已存在，应该是相同坐标的记录
si.getPointers().add(j);//归并
}else{//否则插入
si=newSimpleItem();
si.setGeo(geo);
Listpointers=newArrayList();
pointers.add(j);
si.setPointers(pointers);
map.put(k,si);
}
}catch(ParseExceptione){
e.printStackTrace();
}

returnmap;
}

privatestaticGeometryFactorygeometryFactory=JTSFactoryFinder.getGeometryFactory(null);
privatestaticWKTReaderreader=newWKTReader(geometryFactory);
classSimpleItem{
privatePointgeo;
privateListpointers;

publicPointgetGeo(){
returngeo;
}

publicvoidsetGeo(Stringgeo){
try{
this.geo=(Point)reader.read(geo);
}catch(ParseExceptione){
e.printStackTrace();
}
}

publicListgetPointers(){
returnpointers;
}

publicvoidsetPointers(Listpointers){
this.pointers=pointers;
}
}

短短几秒，新集合即得到5万个元素。

以上就是Java中使用HashMap改进查找性能的步骤的详细内容，更多关于JavaHashMap改进查找性能的资料请关注毛票票其它相关文章！

Java中使用HashMap改进查找性能的步骤

热门推荐

随机推荐