Java 在集合集合中添加元素的最快方法

我有一项任务要添加到treeset>10000000个按顺序排列的元素中

如果我使用

for (long index = 0; index < 10000000; index++)
    {
        result.add(index);
    }

for（长索引=0；索引<10000000；索引++）
{
结果：添加（索引）；
}

需要8083毫秒。是否有任何解决方案来提高此任务的性能

---

另外，目前最快的方法是：

List range=IntStream.range（010000）.boxed（）.collect（Collectors.toList（））结果约370毫秒
如果您已经按正确的顺序添加了项目，树集将在每个添加的复杂项目后自行排序，LinkedHashSet只保留插入顺序

因此，如果您确实需要一个集合，请执行如下LinkedHashSet实现：

Set<Long> result = new LinkedHashSet<Long>();
for (Long index = 0L; index != 10000000L;) { //Avoid autoboxing
    result.add(index++);
}

Set result=new LinkedHashSet（）；
对于（长索引=0L；索引！=10000000L；）{//避免自动装箱
结果.添加（索引++）；
}

请看这里：
树集是一棵平衡的红黑树。由于每次添加新项目时都会平衡树，因此需要花费大量时间。尝试以不同的顺序添加项目；实际上，按照这个顺序：


5000 000-介于0和10000 000之间（您的套装尺寸为10000 000）
250万-介于0和5000万之间
7500000-介于5000000和10000000之间
＞0、2、500、000、的中间数
＜Li＞2、500、000和5、000、000、等等

这样，您将始终保持树的平衡，并且不会执行其他操作（以平衡树）。
只需确保计算下一个要添加的数字的算法不太复杂。
您真的需要收集吗？为甚么目的，若然？
实际上，使用普通数组可以大大提高性能

   long [] ar = new long[10000000];
    for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
        ar[i] = (long )i;
    }

UPD:实际上，可以使用Arrays实用程序在阵列上执行大多数操作

long [] ar = new long[10000000];
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
    ar[i] = (long )i;
}

long[] copyOfRange = Arrays.copyOfRange(ar, 50000, 1000000);

试试HPPC：Java的高性能原语集合

许可证：Apache许可证2.0

<dependency>
  <groupId>com.carrotsearch</groupId>
  <artifactId>hppc</artifactId>
  <version>0.7.1</version>
</dependency>


搜索引擎
hppc
0.7.1

LongHashSet在1190ms内执行：

LongSet result = new LongHashSet();
for (Long index = 0L; index < 10000000L;) {
  result.add(index++);
}

LongSet result=new longhasset（）；
用于（长索引=0L；索引<10000000L；）{
结果.添加（索引++）；
}

LongScatterSet在850ms内执行：

LongSet result = new LongScatterSet();
for (Long index = 0L; index < 10000000L;) {
  result.add(index++);
}

LongSet结果=新的LongScatterSet（）；
用于（长索引=0L；索引<10000000L；）{
结果.添加（索引++）；
}
您真的需要一组从0到9999999的所有数字吗？也许维护一个补码集是有意义的（0到9999999之间的所有数字都不在原始集中）。补码集为空，因此初始化更快：）…Eran hi。问题是我尝试使用set来保存大范围的ip。甚至可能孔的范围为0.0.0.0-255.255.255.255。然后我想操纵它们，比如添加或删除范围。它必须是树集吗？它可能是位集吗？我可能会使用表示范围的数据结构，而不是单个IP。然后，您可以为每个范围开始设置一个集合，为每个范围结束设置另一个集合，从而使操作更加轻松。或者，您可以尝试一种类似位字段的方法，其中您有一个（相当长的）字节数组，每个位表示该地址的存在/不存在。形成3236 LinkedHashSet的时间比形成7595 Treeset的时间快两倍！他在评论中解释了这一点。它应该支持添加和删除项目。实际上，我在github上为您共享了该项目，这样您就可以看到它是如何在端口范围内工作的，但现在我可以肯定地说它在IP范围内不起作用。数据集太大。对于github链接，请观看第一篇文章。感谢大家，实际上，使用Arrays实用程序可以在阵列上执行大多数操作。查看我的答案更新。我找到了另一种方法：
List range=IntStream.range（0，10000000）.boxed（）.collect（Collectors.toList（））范围大小：10000000，需要时间形成-372毫秒是的，我以前试过。但在我的工作站上，这需要5.097秒。这是一个很好的解决方案，但现在我意识到了一个更优雅的解决方案，如果不是将ip保存为长数字，而是使用某种自制的类，可以容纳一个范围或一个ip。在将其保存到集合中之后。。。。
LongSet result = new LongHashSet();
for (Long index = 0L; index < 10000000L;) {
  result.add(index++);
}

LongSet result = new LongScatterSet();
for (Long index = 0L; index < 10000000L;) {
  result.add(index++);
}