JAVA 容器集合+数据结构 模拟SQL实现交并差统计等操做

JAVA代码一样能够经过合理运用数据结构和算法的特色实现SQL中的大部分操做，例如：JOIN ON ,WHERE ,UNION ,IN/NOT IN ,GROUPBY ，TOP ,LIMIT 等等

大数据量的 去重、交并差.....等集合操做，均可以适当借助中间容器实现，而且合理运用不一样的数据结构的特色作中间容器，能够大大提升效率优化时间复杂度。尽量避免循环嵌套的遍历，形成倍数级别(n行 x m行)的时间复杂度。注意根据须要重写hashcode()和equals()。还要考虑中间容器构造的时间和空间消耗

JDK提供了一些原生方法：retainAll，addAll，removeAll，可是有些效率通常

数据结构的特色：Hash、Tree结构适合查找频繁的场景，Array结构适合随记、下标访问，Set能够去重等等，堆作TOP。

List<List/Set/Map/Object>，Map<key,List/Set/Map/Object> 将相同特性的放在一个List中，实现一KEY多值、分组等。方便查找过滤分组。以及实现相似矩阵等更复杂数据结构

在合适的场景也能够加入多线程处理提升速度。

例如：

如下只是我的意见，有其余更好思路但愿你们留言

求两个List的交集/差集/查重： 其核心是查找，能够借助HashSet/Map将大List放入其中做为查询字典，另外一个List去HashSet中查找是否存在。此思路借助HASH表结构完成查找，避免循环嵌套的遍历，提升了对比效率。

求两个List的彻底差集：能够借助Map,将大List做为K放入其中，V记录出现次数。另外一个List去Map中查找，存在则更新V=2，不存在则做为K放入其中。最后只须要找出Map中V为1的K。

给List<User>按照年龄分组：遍历List<User> 保存到HashMap<age,List<User>>中。分组后的值为HashMap.values()=List<List<User>>。JDK8可直接使用Stream分组

用Java代码替换Sql语句：有时考虑到数据库压力和并发问题，只能执行简单的Sql语句返回基础表数据。这时须要在Java的Service层中处理这些原始数据List，代替SQL中的操做。

Distinct：去重。将List保存到Set中实现去重。

Sum：统计出现次数。能够借助HashMap<T，Integer> 结构，遍历List<T>去查找HashMap中更新Integer++。

In/Not in: 求交集差集，其核心是查找，能够借助HashSet/Map将大List放入其中做为查询字典，另外一个List去HashSet中查找是否存在。此思路借助HASH表结构完成查找，避免循环嵌套的遍历，提升了对比效率。

Where：至关于过滤集合。推荐Guava库提供的过滤方法。

Groupby：分组。JDK8可直接使用Stream分组，或经过Map<分组id，List>结构保存。

Join：关联(一对一，一对多)，能够将做为查询字典的集合放入HashMap中，key做用Join On关联条件，查找并更信息相应属性值/引用。若是是多条件关联，能够考虑条件合并，或是map嵌套Map<on条件1,Map<on条件2,表Object>>

class 主表Object{
 
    子表Object obj; //一对一
 
    List<子表Object> list; //一对多 
}

一对多方案：

方案1：HashMap字典主表List。将List<主表Object>放入HashMap<on条件,主表Object>中。遍历List<子表Object>，经过on条件从HashMap中找到主表Object，并放入其List<子表Object>中。

经测试：主表4万，子表8万数据量，子表无索引。 使用java与原生sql执行join对比，记录从查询到完成时间差。java速度没有不慢于sql。

方案2：HashMap分组子表List。与方案1思路类似，只是改为Map分组子表，将List<子表Object>分组为Map<on条件,List<子表Object>>结构，遍历List<主表Object>去分组后的Map中找对应List。

方案3：过滤子表List。遍历List<主表Object>，按on条件使用Guava库方法过滤List<子表Object>，放入主表Object中。

方案4：同步下标遍历。假设工号为关联条件，ArrayList<主表Object>和List<子表Object> 都按照工号排序，用一个int index=0记录ArrayList<主表Object>当前下标。遍历List<子表Object>，把子表Object放入ArrayList<主表Object>.get(index)中。当判断 子表Object.工号<>ArrayList<主表Object>.get(index).工号 时下移主表下标 index++。这样只须要遍历List<子表Object>和ArrayList<主表Object>都只遍历一次。前提是主/子都按照相同条件顺序排序。

//方案4 伪代码 
//一对多场景下，主表为小表
List<主表Object> list1; //按照id排序
List<子表Object> list2; //按照id排序

主表Object o1;
子表Object o2;
int sub_index=0;
Iterator iter1 = list1.iterator();
//外循环小表
while(iter1.hasNext()){
     o1 = (主表Object) iter1.next();
     while(sub_index<list2.size()){ 
           o2=list2.get(sub_index); //取得子表当前下标位置元素
           if (o2.getid().equals(o1.getid())){  //判断关联条件
               o1.getSubList.add(o2);
               sub_index++； //更新子表当前下标
           }else{
               break;
           }           
     }     
}

频繁须要查询的集合最好使用Hash、Tree结构保存
 

Top K 问题

其本质上是排序问题，经常使用思路：快速排序(求小 左递归，求大 右递归)、堆排序（适合大数据量） .。

堆排序虽然自己速度没有快排和归并这种分治排序快，可是当统计外部大数据量时，求TOP K只须要创建容量为K的堆，很是节省内存开销。

JAVA中PriorityQueue 优先级队列是小根堆结构，可是能够经过comparator自定义大小，转换成大根堆模式。

PriorityQueue(int initialCapacity,Comparator<? super E> comparator)
 

集合第三方JAR推荐

google.Guava , Apache Commons Collections 包含不少高效的集合操做API和新类型的数据结构。

推荐Guava，经测试平均执行效率高于JDKAPI（Lists,Sets,Maps,Collections2等工具类中提供了包括集合交并差过滤等多种高效操做）。并且除了集合，还有不少高效简单的工具类，涉及String，Object，I/O等等

https://blog.csdn.net/dgeek/article/details/76221746