嵌套For循环性能优化

待优化实例：

for(int i = 0;i < 1000;i++){
   for(int j = 0;j < 100;j++){
      for(int k = 0; k < 10;k++){
         System.out.print("hello world");
                }
            }
        }

优化方案：

for(int i = 0;i < 10;i++){
    for(int j = 0;j < 100;j++){
       for(int k = 0; k < 1000;k++){
           System.out.print("hello world");
                }
            }
        }

优化方案分析

从待优化实例的代码来看，无论如何优化，System.out.print(“hello world”)执行的次数都是相同的，因此，该部分不存在优化的可能。所以，代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行优化。

首先，待优化实例里的i、j、k的变化如下：

而优化后的实例里的i、j、k的变化如下：

通过上述分析我们可以得知，待优化实例里的i、j、k产生的实例远多于优化后的实例，因此猜测优化是有效的，我们通过测试几组数据来对比一下：

优化前

测试代码：

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        long startA = System.nanoTime();
        for(int i = 0;i < 1000;i++){
            for(int j = 0;j < 100;j++){
                for(int k = 0; k < 10;k++){
                    System.out.print("hello world");
                }
            }
        }
        System.out.println("A耗时#"+(System.nanoTime() - startA));
        
    }
}

测试结果

优化后

测试代码：

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        long startA = System.nanoTime();
        for(int i = 0;i < 10;i++){
            for(int j = 0;j < 100;j++){
                for(int k = 0; k < 1000;k++){
                    System.out.print("hello world");
                }
            }
        }
        System.out.println("A耗时#"+(System.nanoTime() - startA));

    }
}

测试结果

对比两次测试结果，得出优化有效：

综合上述，我们可以得知要优化嵌套for循环就是要减少临时变量的实例化次数和初始化次数。

再优化

通过减少临时变量的实例化次数进行优化：

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        int i = 0;
        int j = 0;
        int k = 0;
        long startA = System.nanoTime();
        for(i = 0;i < 10;i++){
            for(j = 0;j < 100;j++){
                for(k = 0; k < 1000;k++){
                    System.out.print("hello world");
                }
            }
        }
        System.out.println("A耗时#"+(System.nanoTime() - startA));

    }
}

再测试5组数据与之前的进行对比：

如果数据量跑够大，优化效果会越明显。

谢谢阅读。