如何高效地判断数组中是否包含某特定值

Posted 2020-12-17 libingbin

        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。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，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)。

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