如何写出高性能代码(一)善用算法和数据结构

同一份逻辑，不同人的实现的代码性能会出现数量级的差异； 同一份代码，你可能微调几个字符或者某行代码的顺序，就会有数倍的性能提升；同一份代码，也可能在不同处理器上运行也会有几倍的性能差异；十倍程序员不是只存在于传说中，可能在我们的周围也比比皆是。十倍体现在程序员的方法面面，而代码性能却是其中最直观的一面。

“如何写出高性能代码”系列源自我在组内做的一次分享，本系列将以我个人之前的经验为基础，尝试帮助大家写出更高性能的代码 。原ppt分享的面有宽也比较浅薄，所以这里将原ppt拆分成5个独立的部分，分别成文，也作为对原ppt的扩展和补充，本文是第一篇——善用算法和数据结构。

荀子-劝学中说道：君子生非异也，善假于物也。其大意是君子的资质跟一般人没什么不同，只是善于借助外物罢了。 对于程序猿而已，我们在日常编码过程中，可能最常用的就是数据结构。现代各语言的开发库里基本上都封装好了各类的数据结构，我们基本不需要自己去实现。但错误地使用数据结构可能导致代码性能出现大幅的下降。

这里我举三个Java中因未考虑到底层实现导致性能损耗的示例。

上面这段代码本身功能上没有任何问题，但Java中ArrayList在添加过程中在容量不足时会触发扩容，扩容的过程会额外消耗CPU资源。但我在上述代码中指定了ArrayList的初始化容量为100后，用JMH压测发现有了33%的性能提升。

在Java中，很多容器都有动态扩容的特性，而扩容的过程涉及到内存的拷贝，很消耗性能。 所以建议如果能预知到数据量大小，在容器初始化的时候给定一个初始容量。这点在现在很多公司的编码规范中也明确提出了，如下图来自阿里巴巴Java开发手册。

再来看一个错误使用LinkedList导致的性能问题。

    // jdk LinkedList中的get(int index）
    public E get(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return node(index).item;
    }
    Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);

        if (index < (size >> 1)) {
            Node<E> x = first;
            // 这里会从前到后遍历链表
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else {
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }

LinkedList并不受动态扩容的影响，但是它的底层实现是用的链表，而链表最大的问题在于不支持随机遍历，所以LinkedList中get(int index)的底层实现是用了遍历，时间复杂度是O(n)，而ArrayList的底层实现是数组，它的get时间复杂度是O(1)。在上述代码中我将LinkedList改成ArrayList后压测确实也得到了十倍以上的性能提升。

　　在Java中，Set和List都提供了contains()方法，其作用就是校验某个在是否存在于这个集合中，但其contains实现方法完全不一样。在HashSet中，contains直接是从hash表中查找，其时间复杂度只有O(1)。而在ArrayList和LinkedList中，都是需要遍历一次全量数据才能得出结果，时间复杂度是O(n)，代码这里就不再赘述，具体可以自行查阅。
　　在我实际测试是，Set和List的contains性能差异确实也非常明显。我用JMH测试发现，当有100个元素时，HashSet.contains的性能是ArrayList的10倍，是LinkedList的20倍，当数据量更大时，这个差异会更明显。

以上3个错误的示例其实在我们日常代码中经常会遇到，或许你现在去翻阅下项目代码，很容易就能找到List和Set使用不当之处。 也许你会反驳，JDK中这些Api的性能都极高，而且这部分也只是业务逻辑中非常非常小的一部分，错误得使用可能只会导致整体百分之一甚至千分之一的差异，但是不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河。

下图是各种常用数据结构各种操作的时间、空间复杂度供大家查阅：

　　算法和数据结构是一个程序员的根基，虽然日常我们很少自己去实现某种具体的算法或数据结构，但我们却无时无刻不在使用各种已被封装好的算法或数据结构，我们应当做到对各种算法和数据结构烂熟于心，包括其时间复杂度、空间复杂度、适用范围。

如何写出高性能代码系列文章

• (一)善用算法和数据结构
• (二)巧用数据特性