优化（在速度方面）

Question

有没有其他方法可以优化此代码。任何人都可以想出更好的方法，因为这会在主代码中花费大量时间。非常感谢；）

    HashMap<String, Integer> hmap = new HashMap<String, Integer>();
    List<String> dup = new ArrayList<String>();
    List<String> nondup = new ArrayList<String>();
    for (String num : nums) {
        String x= num;
        String result = x.toLowerCase();
        if (hmap.containsKey(result)) {
            hmap.put(result, hmap.get(result) + 1);
        }
        else {
            hmap.put(result,1);
        }
    }
    for(String num:nums){
        int count= hmap.get(num.toLowerCase());
        if (count == 1){
            nondup.add(num);
        }
        else{
            dup.add(num);
        }
    }

输出： [A/tea, C/SEA.java, C/clock, aep, aeP, C/SEA.java]

重复：[C/SEA。java，aep，aeP，C/SEA。java]

不重复：[A/tea、C/clock]

Answer 1

“很多时间”是多少时间？您输入的内容是否比您实际向我们展示的内容更大？

您可以将其与 Arrays.parallelStream(nums).collect(Collectors.groupingByConcurrent(k -> k, Collectors.counting()) 之类的东西并行化，这将使您获得 Map<String, Long>，但如果您有很多的输入，看起来你现在没有。

如果愿意，您可以并行执行下一步，如下所示：

Map<String, Long> counts = Arrays.parallelStream(nums)
   .collect(Collectors.groupingByConcurrent(k -> k, Collectors.counting());
Map<Boolean, List<String>> hasDup =
   counts.entrySet().parallelStream()
     .collect(Collectors.partitioningBy(
        entry -> entry.getValue() > 1,
        Collectors.mapping(Entry::getKey, Collectors.toList())));

List<String> dup = hasDup.get(true);
List<String> nodup = hasDup.get(false);

Answer 2

中的算法可以使用多线程加速执行。

这理论上可以将处理时间减少 M，其中 M 是您的系统可以处理的最大线程数运行并发。然而，由于 M 是一个常数，这不会改变复杂度的顺序，因此仍然是 O(N).

乍看之下，我恐怕在 O(N) 之内找不到解决您问题的方法。

优化（在速度方面）

Optimization (in terms of speed )

multithreading