如何高效地判断数组中是否包含某特定值

本文对比了在Java中查找未排序数组中特定值的四种方法,包括使用List、Set、简单循环及错误使用Arrays.binarySearch()。通过实验,揭示了简单循环方法在效率上远超其他方法,并强调了使用已排序的列表或树可以达到O(log(n))的时间复杂度,而使用hashset则能达到O(1)。同时,文章指出数组排序对于使用binarySearch()的必要性。

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如何检查一个未排序的数组中是否包含某个特定值,这是一个在Java中非常实用并且频繁使用的操作。另外,这也是Stack Overflow上面非常受关注的问题。在得票数最多的答案中,可以看到,检查数组中是否包含特定值可以用多种不同的方式实现,但是时间复杂度差别很大。下面,我将为大家展示各种方法及其需要花费的时间。

1.检查数组中是否包含特定值的四种不同方法

1)使用List:

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public static boolean useList(String[] arr, String targetValue) {
return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);
}

2)使用Set:

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public static boolean useSet(String[] arr, String targetValue) {
Set<String> set = new HashSet<String>(Arrays.asList(arr));
return set.contains(targetValue);
}

3)使用一个简单循环:

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public static boolean useLoop(String[] arr, String targetValue) {
for (String s: arr){
if (s.equals(targetValue))
return true ;
}
return false ;
}

4)使用Arrays.binarySearch():

注:下面的代码是错误的,这样写出来仅仅为了理解方便。binarySearch()只能用于已排好序的数组中。所以,你会发现下面结果很奇怪。

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public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) {
int a = Arrays.binarySearch(arr, targetValue);
if (a > 0 )
return true ;
else
return false ;
}

2.时间复杂度

通过下面的这段代码可以近似比较几个方法的时间复杂度。虽然分别搜索一个大小为5、1K、10K的数组是不够精确的,但是思路是清晰的。

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public static void main(String[] args) {
String[] arr = new String[] { "CD" , "BC" , "EF" , "DE" , "AB" };
//use list
long startTime = System.nanoTime();
for ( int i = 0 ; i < 100000 ; i++) {
useList(arr, "A" );
}
long endTime = System.nanoTime();
long duration = endTime - startTime;
System.out.println( "useList: " + duration / 1000000 );
//use set
startTime = System.nanoTime();
for ( int i = 0 ; i < 100000 ; i++) {
useSet(arr, "A" );
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println( "useSet: " + duration / 1000000 );
//use loop
startTime = System.nanoTime();
for ( int i = 0 ; i < 100000 ; i++) {
useLoop(arr, "A" );
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println( "useLoop: " + duration / 1000000 );
//use Arrays.binarySearch()
startTime = System.nanoTime();
for ( int i = 0 ; i < 100000 ; i++) {
useArraysBinarySearch(arr, "A" );
}
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startTime;
System.out.println( "useArrayBinary: " + duration / 1000000 );
}

结果:

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useList: 13
useSet: 72
useLoop: 5
useArraysBinarySearch: 9

对于长度为1K的数组:

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String[] arr = new String[ 1000 ];
Random s = new Random();
for ( int i= 0 ; i< 1000 ; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}

结果:

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useList: 112
useSet: 2055
useLoop: 99
useArrayBinary: 12

对于长度为10K的数组:

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String[] arr = new String[ 10000 ];
Random s = new Random();
for ( int i= 0 ; i< 10000 ; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
}

结果:

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useList: 1590
useSet: 23819
useLoop: 1526
useArrayBinary: 12

很明显,使用简单循环的方法比使用其他任何集合效率更高。许多开发者会使用第一种方法,但是它并不是高效的。将数组压入Collection类型中,需要首先将数组元素遍历一遍,然后再使用集合类做其他操作。

如果使用Arrays.binarySearch()方法,数组必须是已排序的。由于上面的数组并没有进行排序,所以该方法不可使用。

实际上,如果你需要借助数组或者集合类高效地检查数组中是否包含特定值,一个已排序的列表或树可以做到时间复杂度为O(log(n)),hashset可以达到O(1)。

原文链接:programcreek翻译:ImportNew.com-0x0bject

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