Java 减少应用程序内存占用

我想存储键值对，其中键是整数，值是

字符串的
数组列表

我不能使用数据库，因为我必须使用代码在线解决特定比赛的问题

对于少量数据，我可以毫无问题地使用哈希表。
但是，当我的数据变大时，堆的大小就用完了。我无法更改heapsize，因为我必须只上载代码，而且我无法提供工作环境。
这就是挑战。
如果无法增加堆大小，则需要限制哈希表（或使用的任何其他数据结构）的大小。我建议您尝试以下方法：

LRUMap

地图的一种实现，它具有最大的大小，并使用最近使用最少的算法在需要时从地图中删除项目
已达到最大大小并添加新项目

如果您确实需要同步版本，也可以使用：

可通过以下方式获得同步版本：
Collections.SynchronizeMap（映射到同步），如果将
由多个线程访问，您必须同步对此的访问
地图。即使是并发的get（Object）操作也会产生不确定的结果
行为

如果您不想丢失使用LRU的数据，那么您需要编写一个算法，将一些数据保存在数据结构中，并保存在持久性存储中，如文件等。
一些想法

如果可以写入文件，请将数据存储在那里。您可以将这些键保存在内存中的一组中，以便更快地查找，只需将值写入单个文件，甚至每个条目都可以写入一个文件

创建自己的映射实现，将值列表序列化为字符串或字节[]，然后压缩序列化的数据。您必须在读取时反序列化。然而，每次你做一个get/put，你都会因此在运行时受到很大的冲击。有关示例，请参见

每次查找地图数据时，只要每次计算列表值，而不是存储它们——如果可以的话

使用简单数组而不是
ArrayList
可以节省一些额外的内存（但不会太多）

如果搜索性能不是优先级，您可以使用
对
并手动执行搜索

如果整数的范围有限，只需实例化
列表[integer\u range]
的数组，并使用数组索引作为键

由于您使用的是
字符串
，因此可以尝试
intern（）
它们，并确保没有重复的值

让我们知道关于您拥有的数据的统计信息-键是什么，值是否重复，等等。
一种可能的优化可能是ArrayList.trimToSize，它将ArrayList使用的存储减少到最小。
您可以将ArrayList存储为序列化（甚至可能是压缩的）。当需要访问列表时，需要对其进行反序列化、更改/读取，然后将其存储回去

操作会慢得多，但可以进行一些缓存，将X ArrayList保留在堆中，并将其余的存储在堆外

如果字符串经常重复，并且具有自然语言频率，则不要对同一字符串使用新的对象实例

private Map<String, String> sharedStrings = new HashMap<>().

public void shareString(String s) {
    String t = sharedStrings.get(s);
    if (t == null) {
        t = s;
        sharedStrings.put(t, t);
    }
    return t;
}


有一些map实现使用int和long等原语；例如图书馆（我自己没有使用）

一张地图如何帮助我们一个哈希表是没有的，完全没有。抱歉。你能重新设计你的解决方案以使用更少的内存吗？你基本上是建议他丢弃旧数据？对我来说，这似乎根本不是一个有效的解决方案。问题是我不能从地图上删除东西，因为我正在构建这个大地图作为输入，以便对其执行操作。@NischalHp如果您不想使用LRU，数据然后你需要写一个算法，将一些数据保存在你的数据结构中，其余的数据保存在持久性存储中，如文件等。是的，我想知道我是否可以在每100个条目之后将哈希表写入一个文件，但问题是我如何只加载哈希表的一部分并读取它？一旦我将哈希表加载回文件中，堆的大小是否会超出内存？@NischalHp我认为任何数据结构都不会减少实际数据的大小。然后，您应该考虑收缩数据、arraylist大小或存储的字符串大小等。统计信息是键是整数，值是字符串的arraylist。整数的范围为1-给定输入字符串的长度，最大长度为5000个字符。值（即arraylist）的大小可以为n*n-1个元素。@nischalHp您确定需要一直存储数据吗？也许您可以动态生成所需的每个字符串？我认为你应该发布任务本身，因为如果没有它，就很难帮助你。我对所消耗的时间有限制，而且这是一场竞赛，而且在创建输入数据集后，还需要足够的时间来执行某些操作。我无法将其存储到文件中，因为我必须在线提交代码。
int count;
String[] allStrings = new String[999999];

Map<Integer, Long> map = new HashMap<>(9999);

void put(int key, List<String> strings) {
    int start = count;
    for (String s : strings) {
        allStrings[count] = s;
        ++count;
    }
    // high: start index, low: size
    long listDescriptor = (((long)start) << 32) | (count - start);
    map.put(key, listDescriptor);
}