Java中的小集合：哪种数据结构？

关于small集合（比如1-100个元素）上的各种Java集合实现的性能，有没有什么好的参考资料，或者有人可以告诉我更多？O（1）vs O（logn）的故事与这些大小几乎无关，但由于我需要处理数百万个这样的小集合，性能当然很重要。我找到的大多数参考资料都没有提到这一点

我需要对这些设备执行以下操作（通常每套仅执行几次）：

• 初始化新集和/或硬拷贝旧集
• 添加/删除元素
• 在集合上迭代
• 计算整个集合的

  hashCode（）

我认为这些是比较可行的选项（假设比较/哈希T几乎是免费的）：

• HashSet：似乎不擅长迭代（因此在

  hashCode（）

  ）
• 树集：似乎开销高得离谱
• LinkedHashSet：完全没有这方面的经验，它的开销高吗
• ArrayList：本身很快，但不是一组，所以需要像

  Collections.sort（）这样丑陋的技巧。

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以上哪一项通常是首选的？或者我应该编写自己的

SmallSet

类吗？

如果您真的在寻找性能，那么除了为自己测试之外，没有什么能帮助您：

• 您是否经常为其分配新的资源？如果是这样，垃圾收集可能比其他情况更相关
• 您是否只分配了一次，并且需要快速访问？哈希冲突将对此产生影响
• 你在不断地改变它们吗

您需要设置一个与您的实际使用测试相似的测试用例，其时间足够长，以便GC启动，您可以看到其中的效果

如果您检测到它们之间的关键差异，那么在JVM的每次更新之后都会重新运行测试，因为实现可能会发生变化

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在您完成此类性能测试之前，我将给出我的标准建议：选择可读性最好的选项，并且仅当使用可读性较差的选项有明显好处时才进行更改。代码维护人员（可能是未来的您）会为此感谢您。

这是一个小型阵列实现：

很容易适应您的需要：）

资料来源：

公共类数组集{
私有int[]数组；
私有整数大小=0；
公共阵列集（内部容量）{
数组=新整数[容量]；
数组。填充（数组，-1）；
}
公共布尔加法（整数键）{
int index=Arrays.binarySearch（数组，0，大小，键）；
如果（指数<0）{
int insertIndex=-index-1；
if（大小<数组长度-1）{
如果（插入索引<大小）{
System.arraycopy（数组，insertIndex，数组，insertIndex+1，大小-insertIndex）；
}
数组[insertIndex]=键；
}否则{
int[]newArray=newint[array.length+1]；
System.arraycopy（数组，0，newArray，0，insertIndex）；
System.arraycopy（array，insertIndex，newArray，insertIndex+1，array.length-insertIndex）；
newArray[insertIndex]=键；
数组=新数组；
}
大小++；
返回true；
}
返回false；
}
公共整数获取（整数位置）{
返回数组[位置]；
}
公共整数大小（）{
返回大小；
}
公共布尔包含（int键）{
返回数组。二进制搜索（数组，键）>=0；
}
}

如果你真的只有十个可能的元素，这里还有一个：

boolean[]

。不，集合本身的大小很小，但它们的内容可以是T类型的任何对象，并且可能有成千上万个不同的对象。所以，<代码>布尔[]/COD>，<代码> BITSET 或任何类似的，绝对不是一个选项。除非你进入了过早的优化，而且它是至关重要的，所以你应该考虑JNI的高达。@ JONASBYSTR OM——你的评论对我来说毫无意义。1） 过早优化是关于优化的决定，而不是你使用的技术。2） 对于“对象集”类型，JNI将是一个糟糕的优化选择。考虑到在Java对象上调用方法时必须在JNI中跳转，等等，如果本机代码实现实际上比Java实现慢，我不会感到惊讶。。。包括实际了解JNI的工作原理，以及实际了解通过JNI在本机代码中实现可行的Java对象数据结构集所需的内容。如果你认为我错了，证明一下。实现它，并证明它比相同API的等效纯Java实现更快。您从测试中看到了什么？

public class ArraySet {
    private int[] array;
    private int size = 0;

    public ArraySet(int capacity) {
        array = new int[capacity];
        Arrays.fill(array, -1);
    }

    public boolean add(int key) {
        int index = Arrays.binarySearch(array, 0, size, key);
        if (index < 0) {
            int insertIndex = -index-1;

            if(size < array.length - 1) {
                if(insertIndex < size) {
                    System.arraycopy(array, insertIndex, array, insertIndex + 1, size - insertIndex);
                }
                array[insertIndex] = key;
            } else {
                int[] newArray = new int[array.length + 1];
                System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, insertIndex);
                System.arraycopy(array, insertIndex, newArray, insertIndex + 1, array.length - insertIndex);
                newArray[insertIndex] = key;
                array = newArray;
            }

            size++;
            return true;
        }
        return false;
    }

    public int get(int position) {
        return array[position];
    }

    public int size() {
        return size;
    }

    public boolean contains(int key) {
        return Arrays.binarySearch(array, key) >= 0;
    }
}