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今天給大家介紹一個(gè)小知識(shí)點(diǎn)，但是會(huì)非常的實(shí)用，就是平時(shí)我們寫Java代碼的時(shí)候，如果要對(duì)字符串進(jìn)行切割，我們巧妙的運(yùn)用一些技巧，可以把性能提升5~10倍。下面不說(shuō)廢話，直接來(lái)給大家上干貨!
工作中常用的split()切割字符串效率高嗎?
首先，我們用下面的一段代碼，去拼接出來(lái)一個(gè)用逗號(hào)分隔的超長(zhǎng)字符串，把從0開始一直到9999的每個(gè)數(shù)字都用逗號(hào)分隔，拼接成一個(gè)超長(zhǎng)的字符串，以便于我們可以進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，代碼如下所示：
public class StringSplitTest {
public static void main(String[] args) {
String string = null;
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
int max = 10000;
for(int i = 0; i < max; i++) {
stringBuffer.append(i);
if(i < max - 1) {
stringBuffer.append(",");
}
}
string = stringBuffer.toString();
}
}接著我們可以用下面的代碼來(lái)測(cè)試一下，如果用最基礎(chǔ)的split方法來(lái)對(duì)超長(zhǎng)字符串做切割，循環(huán)切割1w次，要耗費(fèi)多長(zhǎng)時(shí)間，看如下代碼測(cè)試：
public class StringSplitTest {
public static void main(String[] args) {
String string = null;
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
int max = 10000;
for(int i = 0; i < max; i++) {
stringBuffer.append(i);
if(i < max - 1) {
stringBuffer.append(",");
}
}
string = stringBuffer.toString();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
string.split(",");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
}
}經(jīng)過(guò)上面代碼的測(cè)試，最終發(fā)現(xiàn)用split方法對(duì)字符串按照逗號(hào)進(jìn)行切割，切割1w次是耗時(shí)2000多毫秒，這個(gè)不太固定，大概是2300毫秒左右。
JDK提供字符串切割工具類StringTokenizer
接著給大家介紹另外一個(gè)性能更加好的專門用于字符串切割的工具類，就是StringTokenizer，這個(gè)工具是JDK提供的，也是專門用來(lái)進(jìn)行字符串切割的，他的性能會(huì)更好一些，我們可以看下面的代碼，用他來(lái)進(jìn)行1w次字符串切割，看看具體的性能測(cè)試結(jié)果如何：
import java.util.StringTokenizer;
public class StringSplitTest {
public static void main(String[] args) {
String string = null;
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
int max = 10000;
for(int i = 0; i < max; i++) {
stringBuffer.append(i);
if(i < max - 1) {
stringBuffer.append(",");
}
}
string = stringBuffer.toString();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
string.split(",");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
start = System.currentTimeMillis();
StringTokenizer stringTokenizer =
new StringTokenizer(string, ",");
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
while(stringTokenizer.hasMoreTokens()) {
stringTokenizer.nextToken();
}
stringTokenizer = new StringTokenizer(string, ",");
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
}
}
大家看上面的代碼，用StringTokenizer可以通過(guò)hasMoreTokens()方法判斷是否有切割出的下一個(gè)元素，如果有就用nextToken()拿到這個(gè)切割出來(lái)的元素，一次全部切割完畢后，就重新創(chuàng)建一個(gè)新的StringTokenizer對(duì)象。
這樣連續(xù)切割1w次，經(jīng)過(guò)測(cè)試之后，會(huì)發(fā)現(xiàn)用StringTokenizer切割字符串1w次的耗時(shí)大概是1900毫秒左右。
大家感覺如何?是不是看到差距了?換一下切割字符串的方式，就可以讓耗時(shí)減少400~500ms，性能目前已經(jīng)可以提升20%了。
手把手帶你實(shí)現(xiàn)一個(gè)更高效的字符串切割工具類
接著我們來(lái)自己封裝一個(gè)切割字符串的函數(shù)，用這個(gè)函數(shù)再來(lái)做一次字符串切割看看，大家先看字符串切割函數(shù)的代碼：
private static void split(String string) {
String remainString = string;
int startIndex = 0;
int endIndex = 0;
while(true) {
endIndex = remainString.indexOf(",", startIndex);
if(endIndex <= 0) {
break;
}
remainString.substring(startIndex, endIndex);
startIndex = endIndex + 1;
}
}上面那段代碼是我們自定義的字符串切割函數(shù)，大概意思是說(shuō)，每一次切割都走一個(gè)while循環(huán)，startIndex初始值是0，然后每一次循環(huán)都找到從startIndex開始的下一個(gè)逗號(hào)的index，就是endIndex，基于startIndex和endIndex截取一個(gè)字符串出來(lái)，然后startIndex可以推進(jìn)到本次endIndex + 1即可，下一次循環(huán)就會(huì)截取下一個(gè)逗號(hào)之前的子字符串了。
下面我們用用上述自定義的切割函數(shù)再次測(cè)試一下，如下代碼：
import java.util.StringTokenizer;
public class StringSplitTest {
public static void main(String[] args) {
String string = null;
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
int max = 10000;
for(int i = 0; i < max; i++) {
stringBuffer.append(i);
if(i < max - 1) {
stringBuffer.append(",");
}
}
string = stringBuffer.toString();
long start = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
string.split(",");
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
start = System.currentTimeMillis();
StringTokenizer stringTokenizer =
new StringTokenizer(string, ",");
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
while(stringTokenizer.hasMoreTokens()) {
stringTokenizer.nextToken();
}
stringTokenizer = new StringTokenizer(string, ",");
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
start = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0; i < 10000; i++) {
split(string);
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
}
private static void split(String string) {
String remainString = string;
int startIndex = 0;
int endIndex = 0;
while(true) {
endIndex = remainString.indexOf(",", startIndex);
if(endIndex <= 0) {
break;
}
remainString.substring(startIndex, endIndex);
startIndex = endIndex + 1;
}
}
}
總結(jié)
經(jīng)過(guò)上述代碼測(cè)試之后，我們自己寫的字符串切割函數(shù)的耗時(shí)大概是在1000ms左右，相比較之下，比String.split方法的性能提升了2倍多，比StringTokenizer的性能也提升了2倍，如果要是字符串更大呢?其實(shí)字符串越大，性能差距就會(huì)越多，可能會(huì)呈更大的倍數(shù)提升我們的性能!
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