转载本文请联系Java极客科技公众号。最近阿芬在实现一个功能的时候遇到了性能问题。在某些场景下，一个方法的运行时间达到了4s以上。虽然实现了业务功能，但是无论是从业务角度还是作为追求，程序员都是无法接受的，所以优化这个方法势在必行。在优化的过程中，用到了本文要讲解的一个知识点。见阿芬缓缓解释。在给出优化后的代码之前，先简单介绍一下这个方法的作用。要做的事情很简单，就是返回一个整数，表示二进制数组中有多少个1。输入参数是一个地图。根据我们上面的分析，下面列出我们代码编写的步骤：因为我们需要逐位进行OR运算，所以二进制长度应该是一样的。我们取最长的二进制长度为maxLength，对于所有不是那么长的二进制字符串，我们需要在前面加0；对所有二进制字符串执行按位或运算；遍历最终数组输出1的个数；按照这个思路，我们可以写出如下代码，将maxLength作为输入参数传递给我们的方法。publicstaticlongversion1(Mapma??p,intmaxLength){longresult=0L;if(!CollectionUtils.isEmpty(map)){//1。在长度不超过maxLengthfor(Map.Entrym:map.entrySet()){if(m.getValue().length()m:map.entrySet()){for(inti=0;im:map.entrySet()){Stringvalue=m.getValue();for(inti=maxLength-1;i>=0;i--){charc;intindex=value.length()-i-1;if(index<0){c='0';}else{c=value.charAt(index);}//3。统计计算结果中1的个数inttemp=sum[i];sum[i]=sum[i]|Integer.parseInt(String.valueOf(c));if(temp==0&&sum[i]==1){result+=1;}}}}returnresult;}简单分析一下，我们可以从数组的最后一位开始进行按位或操作，这样当得到的索引小于0时，就表示是二进制数组了已经遍历过了，所以如果此时还没有达到maxLength的长度，我们就填0，用0进行OR运算；同时，我们在进行OR运算的时候，记录OR运算前和OR运算后的sum[i]的差值记录1的个数，我们只记录or运算前的orsum[i]==0orsum[i]手术后i]==1的值就是我们需要的结果。经过我们优化后的代码，首先减少了for循环的次数。下面我们来测试一下效果。这里，因为二进制数组很长，不能放在公众号文章中，所以进行了简化。publicstaticvoidmain(String[]args){StringbinaryString1="1000101010010101010101010100110101010101001001010101010101...";Mapma??p=newHashMap<>(16);for(inti=0;i<1500;i++){map.put("key_"+i,binaryString1);}intmaxLength=0;for(Map.Entrym:map.entrySet()){maxLength=Math.max(maxLength,m.getValue().length());}longstart1=System.currentTimeMillis();longaLong1=version1(map,maxLength);System.out.println("version1:"+aLong1+":"+(System.currentTimeMillis()-start1));longstart2=System.currentTimeMillis();longaLong2=version2(map,maxLength);System.out.println("version1:"+aLong2+":"+(System.currentTimeMillis()-start2));}从测试结果可以看出，当当地图大小为1000时，version1耗时4034ms，version2耗时2090ms。性能提升接近2倍，说明我们的优化还是有效的。你认为事情就这样结束了吗？那你就错了，因为之前阿芬提到的知识点没有提到。以下要点来了，请注意。我们可以优化version2的代码吗？不管能不能优化，总有一行代码看起来很不爽，就是sum[i]=sum[i]|Integer.parseInt(String.valueOf(c));这一行将char字符转换成String，然后通过Integer.parseInt()转换成int的0或1进行OR运算。很容易想到，这里经过几层封装转换，很浪费资源，所以这也是我们的优化点。这一行的目标是执行OR运算，Integer.parseInt(String.valueOf(c))的目标是将char的0或1转换为int的0或1。那我们为什么不直接用c呢？然后我们测试了下面的代码，结果和我们想象的不太一样，但是这个结果也是可以用的，后面减48可以吗？得到它那是0和1。经过上面的测试，我们的version3版本的代码如下：最长长度];for(inti=0;im:map.entrySet()){Stringvalue=m.getValue();for(inti=maxLength-1;i>=0;i--){charc;intindex=value.length()-i-1;if(index<0){c='0';}else{c=value.charAt(index);}//3.统计计算结果中1的个数inttemp=sum[i];sum[i]=sum[i]|((int)c-48);if(temp==0&&sum[i]==1){result+=1;}}}}returnresult;}测试结果如下：我们发现在同样大小的情况下，version3版本直接进入1秒，只用了746ms。这次优化性能提升了近5.5倍！至此，本次的性能优化终于画上了句号。相信看到这里的小伙伴也知道阿粉上面提到的知识点是什么，那就是char类型可以转int。其实这就是我们在编程之初学到的ASCII码。学习的时候可能不会用，从来没有想过怎么用，但是真正用到的时候，会发现真的很香！综上所述，今天阿芬给大家介绍了如何将一个运行时间超过4s的方法优化到800ms以下，通过实战将ASCII引入到我们的日常工作中。在应用程序中。如果觉得阅读文章内容有收获，欢迎小伙伴们收藏、点赞、评论、转发。每一次互动都是对阿凡的鼓励。
