什么更有效率? If Else 还是 HashMap?

What is more efficient? An If Else or a HashMap?

我正在 Java 中编写一些代码来检查坐标在哪个象限中,我想知道哪种方法更有效地检查它:if-else 块或使用 HashMap。

HashMap 看起来像这样:

private static final Map<Coordinate,Quadrant> quadMap = new HashMap<Coordinate, Quadrant>(){{
    put(new Coordinate(0,0), Quadrant.Q1);
    put(new Coordinate(0, 1), Quadrant.Q2);
    put(new Coordinate(1, 0), Quadrant.Q3);
    put(new Coordinate(1, 1), Quadrant.Q4);
}};

然后我想在哪里获得我的象限:

return quadMap.get(coordinate)

if-else 实现:

if (x < 1){
        if (y < 1){
            return Quadrant.Q1;
        } else {
            return Quadrant.Q2;
        }
    } else {
        if (y < 1){
            return Quadrant.Q3;
        } else {
            return Quadrant.Q4;
        }
    }

或者还有其他更有效的方法吗?

很有可能 HashMap,但这取决于几件事:

  1. Coordinate class 必须有高效的 equals()hashCode() 实施
  2. Coordinate 是否不可变且哈希码是否可以缓存
  3. 您将经过哪种坐标

这取决于您将拥有多少个坐标。如果你有一个非常小的数字,那么 if else 会比计算散列和查找它稍微快一些。如果你只会有 4 个坐标,那么使用 if/else 可能比使用 HashMap 更快。

您在第一个示例中使用的内容在多个级别上称为 Double-Brace Initialization. It creates an anonymous class only for the purpose of laziness, which is extremely inefficient。此外,除非您缓存它,否则哈希图会消耗大量内存并且初始化时间相对较慢。这里简单的if肯定效率更高

一般来说,if-else 总是更有效率。但是在一定数量的情况下,为了可读性,您应该使用(正确初始化的)地图。

只有四个条目? if-else 会更快。哈希图必须执行更多命令才能到达那里。获取hashcode,计算distance/position,获取数组项,运行一个等号操作。

所有这些答案都是基于 if-else 和 hashmap 的差异,但从算法的角度来看,您的 if-else 总是会更优化地工作,您不需要所有 space哈希图。每当你得到一个坐标时,如果你通过 if-else 传递它,你就会得到答案,这样你就不需要使用地图并且可以节省内存。制作 if 块的实用函数,以便于在程序的任何地方使用。

我在这里也有同样的问题。我做了一些测试。

我的 "universal data convert function" 将 class 和对象数据作为输入,并将 "data" 转换为所需的 class。

为了处理所有 "primitive" classes,我在函数中有很多 "if else" 语句(大约 20 个)。

有一天,我尝试使用 hashmap 将 "class" 存储为键,将 "convert function" 存储为值。

比较两个版本,即使我使用将到达"if else"语句最后的输入,"if else"版本仍然比hashmap快4-5倍(hashmap初始化为开始和缓存)。

(实际上,当我使用仅到达第一个"if else"语句和return的输入时,测试结果几乎相同)

(我的环境是 windows 10 + java 1.8)

只考虑一个非常基本的 Two Sum 示例。我们可以用 hashmap 或简单的 If-else 循环来解决它。可以肯定的是,编译器必须在 if-else 中执行更少的线程并且消耗更少的内存。但是如果我们考虑大输入或现实生活中的例子,比如从大数据集中求和,if-else 的迭代将花费时间并且编写起来会很复杂(因为 if-else 循环的数量会增加),因此,我们将在这种情况下使用散列。