1、取出HashMap中的value值，存入list中

package com.xtli.controller.algorithm;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;

public class HashMapValueToList {
     public static void main(String args[]) {
HashMap<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>();
          for(int i=0;i<100000;i++) {
              map.put(i, "第"+i+"個");
          }
          Long a1 =System.nanoTime();
          //方法1：先獲取keyset，然後迴圈取出value
          List<String> returnResult1 = new ArrayList<String>();
          Set<Integer> keySet = map.keySet();
          Iterator<Integer> it = keySet.iterator();
          while(it.hasNext()) {
              returnResult1.add(map.get(it.next()));
          }
          Long a2 =System.nanoTime();
          //方法2：直接取出values
          List<String> returnResult2 = new LinkedList<String>();
          Collection<String> values =  map.values();
          Iterator<String> it2 = values.iterator();
          while(it2.hasNext()) {
              returnResult2.add(it2.next());
          }
          Long a3 =System.nanoTime();
          //方法3：取出entrySet
          List<String> returnResult3 = new LinkedList<String>();
          Set<Entry<Integer, String>> eSet  =  map.entrySet();
          Iterator<Entry<Integer, String>> it3 = eSet.iterator();
          while(it3.hasNext()) {
              returnResult3.add(it3.next().getValue());
          }
          Long a4 =System.nanoTime();
          System.out.println("方法一花費時間:"+(a2-a1)/1000+"微秒");
          System.out.println("方法二花費時間:"+(a3-a2)/1000+"微秒");
          System.out.println("方法三花費時間:"+(a4-a3)/1000+"微秒");                   
     }    
}
 

執行結果為

100000資料時：
方法一花費時間:10222微秒
方法二花費時間:2920微秒
方法三花費時間:4765微秒
100個數據時：
方法一花費時間:175微秒
方法二花費時間:219微秒
方法三花費時間:72微秒

發現當資料量較大時，第一種方法最費時，因為第一種先獲取keySet，再通過map.get()方法得到value時，如果有hash衝突，則get時，仍然需要連結串列迴圈去查詢，getEntry()原始碼如下。

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }

        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }
 

第二種直接取出values的方法最省時 第三種通過EntrySet取出value的方法效率不如第二種 當資料量較小時，第三種方法最快。第一種和第二種方法相差不大。 2、迴圈遍歷HashMap中的key值

package com.xtli.controller.algorithm;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;



public class HashMapLoop {
    public static void main(String args[]) {
        HashMap<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>();
        for(int i=0;i<100000;i++) {
            map.put(i, "第"+i+"個");
        }
        Long a1 =System.nanoTime();
        //方法1：先獲取keyset，然後迴圈取出value
        List<Integer> returnResult1 = new ArrayList<Integer>();
        Set<Integer> keySet = map.keySet();
        Iterator<Integer> it = keySet.iterator();
        while(it.hasNext()) {
            returnResult1.add(it.next());
        }
        Long a2 =System.nanoTime();
/*        //方法2：直接取出values
        List<String> returnResult2 = new LinkedList<String>();
        Collection<String> values =  map.values();
        Iterator<String> it2 = values.iterator();
        while(it.hasNext()) {
            returnResult2.add(it2.next());
        }*/
        Long a3 =System.nanoTime();
        //方法3：取出entrySet
        List<Integer> returnResult3 = new LinkedList<Integer>();
        Set<Entry<Integer, String>> eSet  =  map.entrySet();
        Iterator<Entry<Integer, String>> it3 = eSet.iterator();
        while(it3.hasNext()) {
            returnResult3.add(it3.next().getKey());
        }
        Long a4 =System.nanoTime();
        System.out.println("方法一花費時間:"+(a2-a1)/1000+"微秒");
/*        System.out.println("方法二花費時間:"+(a3-a2)/1000+"微秒");
*/        System.out.println("方法三花費時間:"+(a4-a3)/1000+"微秒");
    }
}
 

執行結果

100000數量量時
方法一花費時間:9560微秒
方法三花費時間:3117微秒
100資料量時
方法一花費時間:130微秒
方法三花費時間:177微秒

只是迴圈key值時，當資料量比較大時，方法一比方法三耗時。 當資料量小時，方法三比方法一耗時