利用Hash来提高查找的效率

在测试Lab5的IO性能时，我发现了一个问题……

 

       我之前根本没考虑过性能问题，所以即使IO读写只需要几秒钟，但是模型加载出来就不知道什么时候了。不管怎么样，抱着试一试的心态，把代码里面一个明显没用的代码删掉以后尝试跑了一下（防止违法CkeckRep），跑了几分钟没出结果，注入了一些代码后再跑然后就吃饭去了。等到吃完饭回来发现：

（还没跑出来）

emmmmmm...

这特喵跑个蛇！

好吧开始改

一、CheckRep以及无用的BFS

　在添加关系时，我使用的是将关系一条条地调用addRelation方法。其中addRelation方法，我先加入关系后，重新BFS标记每个人的轨道号，然后checkRep。

于是出现了一个问题：79w条关系的加入，那就是79w次bfs加79w次checkRep（O(n^2)的checkRep）所以就造成了很多不必要的计算浪费。

解决：

　　　　加入一个方法，将所有的关系加完后，再进行一次BFS和checkRep。之后再跑一次：

　　虽然很慢但是至少有结果了，起码证明了之前删掉的东西没有造成RI被违反。嗯，挺好。

 

但是还不够（废话！）

二、利用好Hash（本文关键！！！）

 

　　我使用的BFS中，保存访问过的结点时，使用的visited集合是List。这导致了严重的性能浪费：

       visited集合包含结点A，则说明结点A访问过。我只需要使用visited的contains方法。我直接使用了一个list来存储。不难推测，list的contains方法是需要对其进行遍历的。

       　　

　　　　于是我想起了hash。

判断集合S是否包含元素a时，使用list需要遍历该表，时间复杂度为线性级别。而使用hash时，只要hashcode计算得不是太差(冲突太多)，就能在常数时间内确定。

 

　　于是我将visited从ArrayList改成HashSet后，再次运行：

　　好的舒服了。