使用List
1
2
3
public
static
boolean
useList(String[] arr, String targetValue) {
return
Arrays.asList(arr).contains(targetValue);
}
使用Set
1
2
3
4
public
static
boolean
useSet(String[] arr, String targetValue) {
Set<String>
set = new
HashSet<String>(Arrays.asList(arr));
return
set.contains(targetValue);
}
使用循环判断
1
2
3
4
5
6
7
public
static
boolean
useLoop(String[] arr, String targetValue) {
for(String
s: arr){
if(s.equals(targetValue))
return
true;
}
return
false;
}
使用Arrays.binarySearch()
Arrays.binarySearch()方法只能用于有序数组！！！如果数组无序的话得到的结果就会很奇怪。
查找有序数组中是否包含某个值的用法如下：
1
2
3
4
5
6
7
public
static
boolean
useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) {
int
a = Arrays.binarySearch(arr, targetValue);
if(a
> 0)
return
true;
else
return
false;
}
时间复杂度
下面的代码可以大概的得出各种方法的时间成本。基本思想就是从数组中查找某个值，数组的大小分别是5、1k、10k。这种方法得到的结果可能并不精确，但是是最简单清晰的方式。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
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);
}
运行结果：
1
2
3
4
useList:
13
useSet:
72
useLoop:
5
useArraysBinarySearch:
9
使用一个长度为1k的数组
1
2
3
4
5
6
String[]
arr = new
String[1000];
Random
s = new
Random();
for(int
i=0;
i< 1000;
i++){
arr[i]
= String.valueOf(s.nextInt());
}
结果：
1
2
3
4
useList:
112
useSet:
2055
useLoop:
99
useArrayBinary:
12
使用一个长度为10k的数组
1
2
3
4
5
6
String[]
arr = new
String[10000];
Random
s = new
Random();
for(int
i=0;
i< 10000;
i++){
arr[i]
= String.valueOf(s.nextInt());
}
结果：
1
2
3
4
useList:
1590
useSet:
23819
useLoop:
1526
useArrayBinary:
12
总结
显然，使用一个简单的循环方法比使用任何集合都更加高效。许多开发人员为了方便，都使用第一种方法，但是他的效率也相对较低。因为将数组压入Collection类型中，首先要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)。
（英文原文结束，以下是译者注）
使用ArrayUtils
除了以上几种以外，Apache Commons类库中还提供了一个ArrayUtils类，可以使用其contains方法判断数组和值的关系。
1
2
3
4
import
org.apache.commons.lang3.ArrayUtils;
public
static
boolean
useArrayUtils(String[] arr, String targetValue) {
return
ArrayUtils.contains(arr,targetValue);
}
同样使用以上几种长度的数组进行测试，得出的结果是该方法的效率介于使用集合和使用循环判断之间（有的时候结果甚至比使用循环要理想）。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
useList:
323
useSet:
3028
useLoop:
141
useArrayBinary:
12
useArrayUtils:
181
-------
useList:
3703
useSet:
35183
useLoop:
3218
useArrayBinary:
14
useArrayUtils:
3125
其实，如果查看ArrayUtils.contains的源码可以发现，他判断一个元素是否包含在数组中其实也是使用循环判断的方式。
部分代码如下：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
if(array
== null)
{
return
-1;
}
else
{
if(startIndex
< 0)
{
startIndex
= 0;
}
int
i;
if(objectToFind
== null)
{
for(i
= startIndex; i < array.length; ++i) {
if(array[i]
== null)
{
return
i;
}
}
}
else
if(array.getClass().getComponentType().isInstance(objectToFind))
{
for(i
= startIndex; i < array.length; ++i) {
if(objectToFind.equals(array[i]))
{
return
i;
}
}
}
return
-1;
}
所以，相比较之下，我更倾向于使用ArrayUtils工具类来进行一些合数祖相关的操作。毕竟他可以让我少写很多代码（因为自己写代码难免有Bug，毕竟apache提供的开源工具类库都是经过无数开发者考验过的），而且，效率上也并不低太多。