大数据量时取两个List的交集和并集

对于list1和list2，需要求这两个list的交集和并集 *** 作

我们知道list本身自带了retainAll来实现   list1.retainAll(list2)

这种方式在list都比较小的情况下还是可以接受的，但是在大数据量时，这种就速度比较慢了，40万数据量大概需要10分钟，所以需要考虑另外一种方式去处理

在jdk1.8中，有一种方式是通过stream流的处理把list转换成map，再对map进行处理，我们知道，map的底层都是数组加链表的形式来实现的，通常情况下，它的查找效率和写入效率都是O(1)的

map = list.stream().collect(Collectors.toMap((key值)bean::getOrderNo, (这块存value值)bean ->bean))

然后再对map进行处理，有一个需要注意的就是转换的时候需要保证list中的值必须非空，并且没有重复数据

public List<Integer>listCross(List<Integer>list0,List<Integer>list1)

{

//先遍历size小的list每个元素（这个list设为la 另一个lb），遍历时与另个list中元素比较，找到相同的元素，因为是排序的，假设为升序。la中每下一个元素都不必与lb的第一个开始比较，而是接着上个元素比较完之后的剩余元素直至相同

List<Integer>la=list0

List<Integer>lb=list1

List<Integer>lc=new ArrayList<Integer>()

int a=list0.size()

int b=list1.size()

int bs=b//size of the longer list

if(a>b){

la=list1lb=list0

bs=a

}

int c=0//与lb中哪个元素开始比较

for(Integer i:la)

{

for(int k=ck<bsk++)

{

if(lb.get(k)>i)break//lb.get(k)大于i 则lb的下一个元素也只会比i大所以

//就不用再执行了

if(lb.get(k)==i)//cross

{

c=k+1//这个地方比较重要，lb中下次就c以前的就不用比较 了

lc.add(i)

break

}//if

}//for

}//for

return lc

}

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