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提问：如何在 Java Map中的每个条目上高效遍历？

在如果我有一个对象在 Java 中实现界面，并且我希望在其中包含的每一对中重复显示，则通过Map的最有效方式是什么？Map

元素的订购是否取决于我为接口提供的具体映射实现？

高分回答：

Map<String, String> map = ...
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
    System.out.println(entry.getKey() + "/" + entry.getValue());
}
复制代码

高分回答： 为了总结其他答案并将其与我所知道的相结合，我找到了 10 种主要方法来做到这一点（见下文）。此外，我写了一些性能测试（见下面的结果）。例如，如果我们想要找到地图所有密钥和值的总和，我们可以写入：

使用传道器和地图。

long i = 0;
Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> it = map.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
    Map.Entry<Integer, Integer> pair = it.next();
    i += pair.getKey() + pair.getValue();
}
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使用前一个和地图。入口

long i = 0;
for (Map.Entry<Integer, Integer> pair : map.entrySet()) {
    i += pair.getKey() + pair.getValue();
}
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使用来自Java 8的预用

final long[] i = {0};
map.forEach((k, v) -> i[0] += k + v);
使用密钥集和前一个

long i = 0;
for (Integer key : map.keySet()) {
    i += key + map.get(key);
}
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使用键集和传道器

long i = 0;
Iterator<Integer> itr2 = map.keySet().iterator();
while (itr2.hasNext()) {
    Integer key = itr2.next();
    i += key + map.get(key);
}
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用于和地图输入

long i = 0;
for (Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet().iterator(); entries.hasNext(); ) {
    Map.Entry<Integer, Integer> entry = entries.next();
    i += entry.getKey() + entry.getValue();
}
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使用爪哇 8流 API

final long[] i = {0};
map.entrySet().stream().forEach(e -> i[0] += e.getKey() + e.getValue());
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使用爪哇8流API并行

final long[] i = {0};
map.entrySet().stream().parallel().forEach(e -> i[0] += e.getKey() + e.getValue());
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使用可易用的图Apache Collections

long i = 0;
MapIterator<Integer, Integer> it = iterableMap.mapIterator();
while (it.hasNext()) {
    i += it.next() + it.getValue();
}
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使用日食 （CS） 集合的可变图

final long[] i = {0};
mutableMap.forEachKeyValue((key, value) -> {
    i[0] += key + value;
});
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永久测试（模式=平均时间，系统=Windows 8.1 64 位，英特尔 i7-4790 3.60 GHz，16 GB）

对于小地图（100个元素），分数0.308是最好的

Benchmark                          Mode  Cnt  Score    Error  Units
test3_UsingForEachAndJava8         avgt  10   0.308 ±  0.021  µs/op
test10_UsingEclipseMap             avgt  10   0.309 ±  0.009  µs/op
test1_UsingWhileAndMapEntry        avgt  10   0.380 ±  0.014  µs/op
test6_UsingForAndIterator          avgt  10   0.387 ±  0.016  µs/op
test2_UsingForEachAndMapEntry      avgt  10   0.391 ±  0.023  µs/op
test7_UsingJava8StreamApi          avgt  10   0.510 ±  0.014  µs/op
test9_UsingApacheIterableMap       avgt  10   0.524 ±  0.008  µs/op
test4_UsingKeySetAndForEach        avgt  10   0.816 ±  0.026  µs/op
test5_UsingKeySetAndIterator       avgt  10   0.863 ±  0.025  µs/op
test8_UsingJava8StreamApiParallel  avgt  10   5.552 ±  0.185  µs/op
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对于包含 10000 个元素的地图，分数 37.606 是最好的

Benchmark                           Mode   Cnt  Score      Error   Units
test10_UsingEclipseMap              avgt   10    37.606 ±   0.790  µs/op
test3_UsingForEachAndJava8          avgt   10    50.368 ±   0.887  µs/op
test6_UsingForAndIterator           avgt   10    50.332 ±   0.507  µs/op
test2_UsingForEachAndMapEntry       avgt   10    51.406 ±   1.032  µs/op
test1_UsingWhileAndMapEntry         avgt   10    52.538 ±   2.431  µs/op
test7_UsingJava8StreamApi           avgt   10    54.464 ±   0.712  µs/op
test4_UsingKeySetAndForEach         avgt   10    79.016 ±  25.345  µs/op
test5_UsingKeySetAndIterator        avgt   10    91.105 ±  10.220  µs/op
test8_UsingJava8StreamApiParallel   avgt   10   112.511 ±   0.365  µs/op
test9_UsingApacheIterableMap        avgt   10   125.714 ±   1.935  µs/op
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For a map with 100000 elements, score 1184.767 is the best

Benchmark                          Mode   Cnt  Score        Error    Units
test1_UsingWhileAndMapEntry        avgt   10   1184.767 ±   332.968  µs/op
test10_UsingEclipseMap             avgt   10   1191.735 ±   304.273  µs/op
test2_UsingForEachAndMapEntry      avgt   10   1205.815 ±   366.043  µs/op
test6_UsingForAndIterator          avgt   10   1206.873 ±   367.272  µs/op
test8_UsingJava8StreamApiParallel  avgt   10   1485.895 ±   233.143  µs/op
test5_UsingKeySetAndIterator       avgt   10   1540.281 ±   357.497  µs/op
test4_UsingKeySetAndForEach        avgt   10   1593.342 ±   294.417  µs/op
test3_UsingForEachAndJava8         avgt   10   1666.296 ±   126.443  µs/op
test7_UsingJava8StreamApi          avgt   10   1706.676 ±   436.867  µs/op
test9_UsingApacheIterableMap       avgt   10   3289.866 ±  1445.564  µs/op
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文章翻译自 *.com/questions/4…

作者建议: 工作中可以使用流处理，不会影响太多的性能，同时可以使用较少的代码实现复杂的功能。

真心感谢帅逼靓女们能看到这里，如果这个文章写得还不错，觉得有点东西的话

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