摘要：轉(zhuǎn)換為社?？ê?，從二者中找出匹配的社?？?。準(zhǔn)備初始化數(shù)據(jù)小明小紅小王小目標(biāo)從中篩選出中存在的卡片遍歷很容易看出，時(shí)間復(fù)雜度采用通過觀察發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)取相同的部分時(shí)，每次都遍歷兩個(gè)。

現(xiàn)有社?？ê蜕矸葑C若干，想要匹配篩選出一一對(duì)應(yīng)的社?？ê蜕矸葑C。
轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)ist<社?？? socialList,和List idList，從二者中找出匹配的社保卡。

創(chuàng)建社?？?/p>

/**
 * @author Ryan Miao
 */
class SocialSecurity{
    private Integer id;//社保號(hào)碼
    private Integer idCard;//身份證號(hào)碼
    private String somethingElse;

    public SocialSecurity(Integer id, Integer idCard, String somethingElse) {
        this.id = id;
        this.idCard = idCard;
        this.somethingElse = somethingElse;
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public Integer getIdCard() {
        return idCard;
    }

    public String getSomethingElse() {
        return somethingElse;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "SocialSecurity{" +
                "id=" + id +
                ", idCard=" + idCard +
                ", somethingElse="" + somethingElse + """ +
                "}";
    }
}

創(chuàng)建身份證類

class IdCard {
    private Integer id;//身份證號(hào)碼
    private String somethingElse;

    public IdCard(Integer id, String somethingElse) {
        this.id = id;
        this.somethingElse = somethingElse;
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public String getSomethingElse() {
        return somethingElse;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "IdCard{" +
                "id=" + id +
                ", somethingElse="" + somethingElse + """ +
                "}";
    }
}

只要做兩輪循環(huán)即可。
準(zhǔn)備初始化數(shù)據(jù)：

private ArrayList socialSecurities;
private ArrayList idCards;

@Before
public void setUp(){
    socialSecurities = Lists.newArrayList(
            new SocialSecurity(1, 12, "小明"),
            new SocialSecurity(2, 13, "小紅"),
            new SocialSecurity(3, 14, "小王"),
            new SocialSecurity(4, 15, "小peng")
    );

    idCards = Lists.newArrayList(
            new IdCard(14, "xiaopeng"),
    new IdCard(13, "xiaohong"),
    new IdCard(12, "xiaoming")
    );

    //目標(biāo)： 從socialSecurities中篩選出idCards中存在的卡片
}

遍歷

 @Test
public void testFilterForEach(){
    List result = new ArrayList<>();
    int count = 0;
    for (SocialSecurity socialSecurity : socialSecurities) {
        for (IdCard idCard : idCards) {
            count++;
            if (socialSecurity.getIdCard().equals(idCard.getId())){
                result.add(socialSecurity);
            }
        }
    }

    System.out.println(result);
    System.out.println(count);//12 = 3 * 4
    //O(m,n) = m*n;
}

很容易看出，時(shí)間復(fù)雜度O(m,n)=m*n.

通過觀察發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)list取相同的部分時(shí)，每次都遍歷兩個(gè)list。那么，可以把判斷條件放入Hash中，判斷hash是否存在來(lái)代替遍歷查找。

@Test
public void testFilterHash(){
    Set ids = idCards
            .stream()
            .map(IdCard::getId)
            .collect(Collectors.toSet());
    List result = socialSecurities
            .stream()
            .filter(e->ids.contains(e.getIdCard()))
            .collect(Collectors.toList());

    System.out.println(result);
    //初始化 hash 3
    //遍歷socialSecurities 4
    //從hash中判斷key是否存在  4
    //O(m,n)=2m+n=11
}

如此，假設(shè)hash算法特別好，hash的時(shí)間復(fù)雜度為O(n)=n。如此推出這種做法的時(shí)間復(fù)雜度為O(m,n)=2m+n. 當(dāng)然，更重要的是這種寫法更讓人喜歡，天然不喜歡嵌套的判斷，喜歡扁平化的風(fēng)格。

想當(dāng)然的以為，hash肯定會(huì)比遍歷快，因?yàn)槭莌ash啊。其實(shí)，可以算算比較結(jié)果。比較什么時(shí)候2m+n < m*n。
從數(shù)據(jù)歸納法的角度，n必須大于2，不然即演變程2m+2 < 2m。于是，當(dāng)n>2時(shí)：

@Test
public void testCondition(){
    int maxN = 0;
    for (int m = 2; m < 100; m++) {
        for (int n = 3; n < 100; n++) {
            if ((2*m+n)>m*n){
                System.out.println("m="+m +",n="+n);
                if (n>maxN){
                    maxN = n;
                }
            }
        }
    }

    System.out.println(maxN);
}

結(jié)果是：

m=2,n=3
3

也就是說(shuō)n<=3的時(shí)候，遍歷要比hash快。事實(shí)上還要更快，因?yàn)閔ash還需要?jiǎng)?chuàng)建更多的對(duì)象。然而，大部分情況下，n也就是第二個(gè)數(shù)組的長(zhǎng)度是大于3的。這就是為什么說(shuō)hash要更好寫。當(dāng)然，另一個(gè)很重要的原因是lambda stream的運(yùn)算符號(hào)遠(yuǎn)比嵌套循環(huán)讓人喜愛。