关于多层for循环迭代的效率优化问题

本文探讨了多层for循环的效率优化方法,通过调整循环变量的顺序实现内大外小的原则,减少整体执行次数,从而提升程序运行效率。
关于多层for循环迭代的效率优化问题
今天笔试的时候遇到这么一道题目  说有上面这么循环嵌套  ,问怎么优化 并说明原因。   
 for(int i = 0 ; i < 1000 ;i++){
     for(int j = 0; i < 100; j++){
        for(int k = 0;k < 10; k++ ){
              fun(i,j,k);
        }
    }
}

咋一看,被这个题目蒙到了,可能是因为平时没怎么注意这些方面。因此上网找了些资料来学习一下。

对于这种多层循环的遍历,我们的一个原则是内大外小。

内大外小  
  for( int k=0;k <10;k++){  
  for(int j=0;j <100;j++){  
  for(int i=0;i <1000;i++){  
  function(i,j,k);  
  }  
  }  
  }   
  k <10;k++; 执行10次  
  j <100;j++ 执行10*100次  
  i <1000;i++ 执行10*100*1000次  
  function(i,j,k); 执行10*100*1000次  
  共执行语句数=(10+10*100+10*100*1000)*2+10*100*1000=3002020 


  内小外大  
  for( int k=0;k <1000;k++){  
  for(int j=0;j <100;j++){  
  for(int i=0;i <10;i++){  
  function(i,j,k);  
  }  
  }  
  }   
  k <1000;k++; 执行1000次  
  j <100;j++ 执行1000*100次  
  i <10;i++ 执行10*100*1000次  
  function(i,j,k); 执行10*100*1000次  
  共执行语句数=(1000+1000*100+10*100*1000)*2+10*100*1000=3202000  

所以执行效率应该是内大外小更高一写  
  内小外大-内大外小=3202000条语句-3002020条语句=199980条语句 


### 多层for循环的性能优化与代码结构调整 在Java编程中,多层`for`循环可能会显著影响程序的运行效率和可读性。为了提高性能并改善代码结构,可以通过减少不必要的计算、提前退出循环以及利用数据结构等方式来实现。 以下是几种常见的优化方法: #### 1. 使用哈希表替代内部循环 如果外层循环中的某些条件可以在内层循环之前预先计算好,则可以考虑使用哈希表或其他快速查找的数据结构来代替部分嵌套逻辑[^3]。 例如,在给定的场景下,假设我们需要从一个列表 `userList` 中找出所有匹配的 `UserMemo` 对象,可以直接构建基于 `userId` 的映射关系,从而避免逐一遍历整个集合。 ```java // 构建 userId 到 UserMemo 的映射 Map<Long, List<UserMemo>> memoByUserId = new HashMap<>(); for (UserMemo memo : userMemos) { memoByUserId.computeIfAbsent(memo.getUserId(), k -> new ArrayList<>()).add(memo); } // 替代双重循环的方式访问对应记录 for (User user : users) { List<UserMemo> memosForThisUser = memoByUserId.get(user.getId()); if (memosForThisUser != null && !memosForThisUser.isEmpty()) { processMemos(memosForThisUser); // 执行具体业务操作 } } ``` 上述代码的时间复杂度由 O(n * m) 下降到接近线性的水平 O(n + m),其中 n 和 m 分别代表两个输入数组长度[^4]。 --- #### 2. 提前终止无意义的操作 通过合理设置控制流语句(如 `break`, `continue`),可以让程序尽早结束当前迭代过程而不必继续执行后续无关紧要的部分[^2]。 举个例子来说,当我们遍历某个表格单元格时发现目标字段不存在即可跳过进一步处理步骤,这样能够有效节省资源消耗。 ```javascript for (let i = 0; i < withdrawCell.length; i++) { const item = withdrawCell[i]; // 如果另一组数据缺少该 key 值则忽略此条目 if (!(item.key in props.rowInfo)) { continue; } switch(item.type){ case 'field': item.val = props.rowInfo[item.key]; break; case 'filterDic': item.val = filterDic( props.rowInfo[item.key], useDictionary.originDictionary[item.dictionary] ); break; } } ``` 这里的关键在于及时中断那些已经不可能满足需求的情况下的重复劳动,进而达到简化流程的目的[^2]。 --- #### 3. 并行化处理任务 对于大规模数据集上的多重循环运算而言,并行计算可能成为一种可行的选择方案之一。借助现代硬件设施所提供的多核处理器能力,我们可以将原本串行完成的工作拆分成若干子任务并发地加以解决,最终汇总各个分片的结果得到完整的解答[^1]。 下面展示了一个简单的 Java 实现案例,它采用了 Fork/Join 框架来进行异步作业分配: ```java import java.util.concurrent.RecursiveTask; public class ParallelLoop extends RecursiveTask<Integer>{ private final int[] array; private final int start,end; public ParallelLoop(int[] arr,int s,int e){ this.array=arr; this.start=s; this.end=e; } protected Integer compute(){ if(end-start<=THRESHOLD){ // THRESHOLD 是预定义阈值参数 return sequentialSum(); }else{ int mid=(start+end)/2; ParallelLoop left=new ParallelLoop(array,start,mid); invokeAll(left,new ParallelLoop(array,mid,end)); return left.join()+sequentialSum(mid,end); } } private int sequentialSum(){...} // 定义局部求和函数 } ``` 这种方法特别适合于独立性强的任务分解场合,比如矩阵乘法或者图像像素变换等领域应用广泛[^1]。 --- #### 总结 综上所述,针对多层`for`循环存在的潜在低效问题,可以从算法设计层面出发寻找更优解策略,包括但不限于引入高效索引机制、精简冗余分支路径以及探索分布式架构支持等等措施。这些改进不仅有助于增强系统的响应速度,同时也让源码更加清晰易懂便于后期维护升级工作开展。 问题
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