建站
咨詢(xún)
售后
建站咨詢(xún)
新聞中心
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(kāi)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)。
為興賓等地區(qū)用戶(hù)提供了全套網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及興賓網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營(yíng)業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、興賓網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專(zhuān)業(yè)、用心的態(tài)度為用戶(hù)提供真誠(chéng)的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶(hù)的要求，就會(huì)得到認(rèn)可，從而選擇與我們長(zhǎng)期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！
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(lèi) StringTokenizer
接著給大家介紹另外一個(gè)性能更加好的專(zhuān)門(mén)用于字符串切割的工具類(lèi)，就是 StringTokenizer，這個(gè)工具是 JDK 提供的，也是專(zhuān)門(mén)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(jué)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(lèi)
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(kāi)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(xiě)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!
網(wǎng)站名稱(chēng)：自己寫(xiě)的字符串切割工具類(lèi)，性能提升2倍！
本文地址：http://www.dlmjj.cn/article/dpogigg.html
