Java工具与算法集成实战指南

一、工具类的高效应用

1. Arrays工具类实战

Arrays类是Java中处理数组的瑞士军刀，提供多种静态方法简化数组操作。

排序与二分查找示例：

int[] scores = {85, 92, 78, 90, 65};

// 快速排序
Arrays.sort(scores);  // [65, 78, 85, 90, 92]

// 二分查找（必须先排序）
int index = Arrays.binarySearch(scores, 90);  // 返回3

// 并行排序（大数据量时更高效）
int[] largeArray = new int[1000000];
Arrays.parallelSort(largeArray);

实践建议：

• 对于基本类型数组，Arrays.sort()使用双轴快速排序（Dual-Pivot Quicksort）
• 对象数组排序使用TimSort算法（稳定排序）
• 当数组大小超过java.util.Arrays.MIN_ARRAY_SORT_GRAN（默认8192）时，优先使用parallelSort()

2. Collections工具类妙用

Collections类为集合操作提供了丰富的工具方法。

同步包装与不可变视图：

List<String> originalList = new ArrayList<>();
List<String> syncedList = Collections.synchronizedList(originalList);

// 不可变视图（Java 9+可用List.of更简洁）
List<String> immutableView = Collections.unmodifiableList(originalList);

// 单元素集合（比新建集合对象更高效）
Set<String> singleton = Collections.singleton("唯一值");

实践建议：

• 同步包装器通过在方法级别加synchronized实现线程安全
• 不可变视图是"浅不可变"——集合元素本身仍可修改
• Java 9+推荐使用List.of()/Set.of()创建真正不可变集合

二、算法与数据结构的集成

1. 图算法实战（JGraphT库）

引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.jgrapht</groupId>
    <artifactId>jgrapht-core</artifactId>
    <version>1.5.1</version>
</dependency>

最短路径算法示例：

Graph<String, DefaultWeightedEdge> graph = 
    new SimpleWeightedGraph<>(DefaultWeightedEdge.class);

graph.addVertex("北京");
graph.addVertex("上海");
graph.addVertex("广州");

DefaultWeightedEdge edge1 = graph.addEdge("北京", "上海");
graph.setEdgeWeight(edge1, 1200);  // 公里数

DefaultWeightedEdge edge2 = graph.addEdge("上海", "广州");
graph.setEdgeWeight(edge2, 1500);

// Dijkstra算法
DijkstraShortestPath<String, DefaultWeightedEdge> dijkstra = 
    new DijkstraShortestPath<>(graph);
GraphPath<String, DefaultWeightedEdge> path = 
    dijkstra.getPath("北京", "广州");

System.out.println("最短路径: " + path.getVertexList());
System.out.println("总距离: " + path.getWeight());

图可视化（mermaid示例）：

实践建议：

• 对于无权图使用SimpleGraph，加权图使用SimpleWeightedGraph

• 常用算法：

  • 连通性检测：ConnectivityInspector
  • 最小生成树：KruskalMinimumSpanningTree
  • 拓扑排序：TopologicalOrderIterator

2. Stream与数据结构交互

集合转Stream处理：

List<Employee> employees = ...;

// 统计薪资超过10000的人数
long count = employees.stream()
    .filter(e -> e.getSalary() > 10000)
    .count();

// 按部门分组
Map<String, List<Employee>> byDept = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

// 并行流处理
double avgSalary = employees.parallelStream()
    .mapToDouble(Employee::getSalary)
    .average()
    .orElse(0);

数组与Stream转换：

int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};

// 数组转Stream
IntStream stream = Arrays.stream(numbers);

// Stream转数组
int[] newArray = stream.filter(n -> n % 2 == 0).toArray();

实践建议：

• 小数据集使用顺序流（stream()），大数据集使用并行流（parallelStream()）
• 终端操作（如collect/count）会关闭流，不可重复使用
• 复杂操作可组合多个中间操作（filter/map/sorted等）

三、性能优化关键点

1. 算法选择策略：

   • 排序：小数组用快速排序，大数组用归并排序或并行排序
   • 查找：已排序数组用二分查找（O(log n)），未排序用哈希表（O(1)）

2. 集合操作优化：

   // 避免多次调用size()
   for (int i = 0, n = list.size(); i < n; i++) {...}
   
   // 预分配集合大小
   List<String> largeList = new ArrayList<>(10000);

3. 缓存友好性：

   // 优先使用数组而非链表（更好的局部性）
   int[] matrix = new int[1000][1000];  // 连续内存块
   
   // 按行优先顺序遍历二维数组
   for (int row = 0; row < n; row++) {
       for (int col = 0; col < m; col++) {
           process(matrix[row][col]);
       }
   }

四、常见问题解决方案

Q1：如何选择集合与数组？

• 需要固定大小或基本类型时用数组
• 需要动态扩容和丰富API时用集合

Q2：Collections.synchronizedList与CopyOnWriteArrayList区别？

• 同步包装器：适合写多读少，全方法同步
• CopyOnWriteArrayList：适合读多写少，写时复制保证并发安全

Q3：Stream并行处理的适用场景？

• 数据量 > 1万条
• 无共享状态且操作独立
• 计算密集型而非IO密集型任务

通过合理运用Java工具类和算法库，可以显著提升开发效率和程序性能。建议根据具体场景选择最适合的数据结构和算法实现。