[原创]产生多个随机不重复打乱不重复的最优性能代码实现探索

在接手键盘项目的时候发现某些代码写的比较奇怪,看半天才知道原来通过巧妙的方式实现了,刚开始还以为存在bug - -,..
那么既然已经发车,那就继续优化性能呗.发现公司的那种写法效率还不是很高,但是至少比网上百分之80的效率高太多了

下面是我写的这几种方法,很多方法和和网上的方法差不多的,

容器优化

首先说说 java集合中哪些增删快,哪些查询快吧.
具体参考这个地址包含详细的图
不重复的set,以及hashmap结构
根据index查询快 但是 增删 慢的arraylist
增删快查询慢的 linkedlist
http://www.cnblogs.com/laotan/p/3644238.html

所谓算法优化

有的人认为这些又不叫算法,叫实现方式,等等,ok,这配不上是算法,那就不扯算法,就扯几种实现方式的效率 .

方法包含多种,
如random()控制永远不会包含 通过 创建拷贝的集合,然后根据随机index取出插入,然后删除随机位,然后减少随机最大数实现.

我目前研究和发现想到了这几种,如果各位发现了新的方式,欢迎补充哦!!!

通过反复循环包含的判断

通过系统的方式

暴力循环判断包含

初始arraylist容量总数的方式

使用linkedlist的方式暴力 添加和判断包含

使用有序插入方式不重复的linkedhashset插入

经过测试 系统的方式速度>linkedhashset暴力>非暴力random()永远不重复方式>arraylist暴力随机>linkedslist暴力随机

测试效果:


image.png

从上图清晰的看出来了java自带的打乱顺序是最优秀的,其次依然是使用暴力+系统优势的有序而且去重复(免查询)和插入都有优势.

某个方式和我这里的非暴力方式相似,但是也不是最优的方式 在我这里排行老三
https://blog.csdn.net/albertfly/article/details/51383410这篇2011年的文章和这里某种比较类似,还算比较可以的,但是最牛逼的还是官方自带的实现.
参考基础
https://www.cnblogs.com/wl0000-03/p/6019627.html

源码想了想,还是发给大家吧.如果我自己是牛人,我也不应该怕别人超越不是么.

package cn.qssq666.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Random;

public class MyClass {
    public static void main(String[] args) {
      /*  int count=10;
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            int num = rand.nextInt(count - i);
            System.out.println("num:"+num+","+rand.nextInt());
        *//*    KeyModel keyModelTemp = temp.get(num);
            KeyModel object = new KeyModel(keyModelTemp.getCode(),keyModelTemp.getLable());
            resultList.add(object);
            temp.remove(num);*//*
        }*/
//        random(1000);//300个 arraylist 耗时19毫秒 linklist耗时 5毫秒
        int randomCount = 5000;
        System.out.println("测试数据:"+randomCount);
        randomByShuffle(randomCount);//1110毫秒 用的 linklist进行增加,但是这里面也会查询判断是否重复
        randomByHashSetContain(randomCount);//1110毫秒 用的 linklist进行增加,但是这里面也会查询判断是否重复
        random(randomCount);//143毫秒
        randomByArrayListInitCount(randomCount);//5000个 451毫秒
        randomContainByArrayListNotInitCount(randomCount);//143毫秒
        randomContainByLinked(randomCount);//1110毫秒 用的 linklist进行增加,但是这里面也会查询判断是否重复
    }


    /**
     * 用系统的方法
     *
     * @param count
     */
    public static void randomByShuffle(int count) {
        LinkedList<Integer> integers = new LinkedList<>();
        int countBackup = count;
        ConsumeTimeUtil.start();
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            integers.add(i);

        }
        Collections.shuffle(integers);

        long consumeTime = ConsumeTimeUtil.end();
        System.out.println("list by shuffle:" + integers + ",\n耗时:" + consumeTime + "毫秒");
    }



    public static void randomByHashSetContain(int count) {
        LinkedHashSet<Integer> integers = new LinkedHashSet<>();//插入顺序可以保证,而且是唯一的.
        ConsumeTimeUtil.start();

       /* for (int i = 0; i < count; i++) {
            integers.add(i);
        }
*/


        while (integers.size() < count) {
            int i = new Random().nextInt(count);
            integers.add(i);
        }
        long consumeTime = ConsumeTimeUtil.end();
        System.out.println("list by linkedhashset:" + integers + ",\n耗时:" + consumeTime + "毫秒");
    }
    /**
     * 此方法需要先创建一套
     *
     * @param count
     */
    public static void random(int count) {
        LinkedList<Integer> integersSrc = new LinkedList<>();//linklist增删快,这里其实也用到了查询,综合测试,还是用linkedlist快. 优化了10多毫秒
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            integersSrc.add(i);
        }

        ArrayList<Integer> integers = new ArrayList<>(integersSrc.size());//优化1 这里直接初始化已经确定的容量 在1000个的时候能优化几毫秒
        ConsumeTimeUtil.start();
        while (count > 0) {
            int randomIndex = new Random().nextInt(count);
            Integer currentObj = integersSrc.get(randomIndex);
            integersSrc.remove(currentObj);// integersSrc
            integers.add(currentObj);
            count--;
        }
        long consumeTime = ConsumeTimeUtil.end();
        System.out.println("list by newlist_random_decrement:" + integers + ",\n耗时:" + consumeTime + "毫秒");
    }



    /**
     * @param count
     */
    public static void randomByArrayListInitCount(int count) {
        ArrayList<Integer> integers = new ArrayList<>(count);
        int countBackup = count;
        ConsumeTimeUtil.start();
        while (integers.size() < count) {
            int i = new Random().nextInt(countBackup);
            if (i == countBackup) {
                System.out.println("发现刚好末尾,直接减去1,增加随机有效概率");
                i--;
            }
            if (integers.contains(i)) {
//                System.out.println("发现重复数值:"+i);
                continue;
            } else {
                integers.add(i);
            }

        }
        long consumeTime = ConsumeTimeUtil.end();
        System.out.println("list by arraylist-init-count contain:" + integers + ",\n耗时:" + consumeTime + "毫秒");
    }

    public static void randomContainByLinked(int count) {
        LinkedList<Integer> integers = new LinkedList<>();
        int countBackup = count;
        ConsumeTimeUtil.start();
        while (integers.size() < count) {
            int i = new Random().nextInt(countBackup);
            if (i == countBackup) {
                System.out.println("发现刚好末尾,直接减去1,增加随机有效概率");
                i--;
            }
            if (integers.contains(i)) {
//                System.out.println("发现重复数值:"+i);
                continue;
            } else {
                integers.add(i);
            }

        }
        long consumeTime = ConsumeTimeUtil.end();
        System.out.println("list by contain linkedlist:" + integers + ",\n耗时:" + consumeTime + "毫秒");
    }

    public static void randomContainByArrayListNotInitCount(int count) {
        ArrayList<Integer> integers = new ArrayList<>();
        int countBackup = count;
        ConsumeTimeUtil.start();
        while (integers.size() < count) {
            int i = new Random().nextInt(countBackup);
            if (i == countBackup) {
                System.out.println("发现刚好末尾,直接减去1,增加随机有效概率");
                i--;
            }
            if (integers.contains(i)) {
//                System.out.println("发现重复数值:"+i);
                continue;
            } else {
                integers.add(i);
            }

        }
        long consumeTime = ConsumeTimeUtil.end();
        System.out.println("list by contain arraylist-not-init_count:" + integers + ",\n耗时:" + consumeTime + "毫秒");
    }


}

suffle的原理其实也差不多,只是避免重建

if (objectList instanceof RandomAccess) {
            for (int i = objectList.size() - 1; i > 0; i--) {
                int index = random.nextInt(i + 1);
                Keyboard.Key keyRandom = objectList.get(index);
                Keyboard.Key key = objectList.get(i);
                key.codes = keyRandom.codes;
                key.label = keyRandom.label;

//                objectList.set(index, objectList.set(i, objectList.get(index)));

            }

经过研究发现系统的有缺陷,会导致重复出现。
所以下面的有毛病


    public static void shuffle(List<Keyboard.Key> objectList, Random random) {

        if (objectList instanceof RandomAccess) {
            for (int i = objectList.size() - 1; i > 0; i--) {
                int index = random.nextInt(i + 1);
                Keyboard.Key keyRandom = objectList.get(index);
                Keyboard.Key keySrc = objectList.get(i);
                keyRandom.codes[0] = keySrc.codes[0];
                keyRandom.label = keySrc.label;

//                objectList.set(index, objectList.set(i, objectList.get(index)));

            }
        } else {
            Keyboard.Key[] array = (Keyboard.Key[]) objectList.toArray();
            for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
                int index = random.nextInt(i + 1);
                Keyboard.Key temp = array[i];
                array[i] = array[index];
                array[index] = temp;
            }

            int i = 0;
            ListIterator<Keyboard.Key> it = objectList.listIterator();
            while (it.hasNext()) {
                Keyboard.Key next = it.next();
                /*
                 newkeyList.get(i).label = randomResultList.get(i).getLable();
                newkeyList.get(i).codes[0] = randomResultList.get(i).getCode();
                 */
                Keyboard.Key randomKey = array[i++];
                next.codes = randomKey.codes;
                next.label = randomKey.label;
                //                it.set(o);//modify value

            }
        }
    }
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