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处理大数据量的集合交集可以使用Java中的Stream API和ParallelStream来提高性能。以下是一个示例代码:
import java.util.HashSet; import java.util.Set; public class Main { public static void main(String[] args) { Set<Integer> set1 = new HashSet<>(); Set<Integer> set2 = new HashSet<>(); // 添加大量数据到集合中 for (int i = 0; i < 1000000; i++) { set1.add(i); set2.add(i * 2); } // 使用Stream API和ParallelStream计算交集 long startTime = System.currentTimeMillis(); Set<Integer> intersection = set1.stream() .parallel() .filter(set2::contains) .collect(Collectors.toSet()); long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("Intersection: " + intersection); System.out.println("Time taken: " + (endTime - startTime) + "ms"); } }
在这个示例中,我们首先创建了两个包含大量数据的HashSet集合。然后使用Stream API和ParallelStream来计算两个集合的交集。通过并行处理可以提高处理大数据量集合的性能。