您正在寻找的是 aSortedMap
及其方法tailMap
和firstKey
。查看文档以获取完整的详细信息。
与普通数组相比,这种方法的优势在于易于维护范围:您可以在任何点插入/删除新边界,几乎没有运行时成本;对于数组,这意味着完全复制两个并行数组。
更新
我已经为这两种变体编写了代码并对其进行了基准测试:
@State(Scope.Thread)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
public class BinarySearch
{
static final int ARRAY_SIZE = 128, INCREMENT = 1000;
static final int[] arrayK = new int[ARRAY_SIZE];
static final String[] arrayV = new String[ARRAY_SIZE];
static final SortedMap<Integer,String> map = new TreeMap<>();
static {
for (int i = 0, j = 0; i < arrayK.length; i++) {
arrayK[i] = j; arrayV[i] = String.valueOf(j);
map.put(j, String.valueOf(j));
j += INCREMENT;
}
}
final Random rnd = new Random();
int rndInt;
@Setup(Level.Invocation) public void nextInt() {
rndInt = rnd.nextInt((ARRAY_SIZE-1)*INCREMENT);
}
@GenerateMicroBenchmark
public String array() {
final int i = Arrays.binarySearch(arrayK, rndInt);
return arrayV[i >= 0? i : -(i+1)];
}
@GenerateMicroBenchmark
public String sortedMap() {
return map.tailMap(rndInt).values().iterator().next();
}
}
基准测试结果:
Benchmark Mode Thr Cnt Sec Mean Mean error Units
array thrpt 1 5 5 10.948 0.033 ops/usec
sortedMap thrpt 1 5 5 5.752 0.070 ops/usec
解释:数组搜索的速度只有两倍,而且这个因素在数组大小上相当稳定。在呈现的代码中,数组大小为 1024,因子为 1.9。我还测试了数组大小为 128,其中因子为 2.05。