时间复杂性就性能而言，在Java中，使用多个操作执行一个for或使用每个操作执行多个for会产生什么影响？

Question

我关心的是提高源代码的可读性，它涉及到通过将大型方法分解为更小（简洁）的方法来减小它们的大小。简而言之，假设我有一个非常单一的方法，可以做很多不同的事情，例如：

public void verHugeMethod(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalAge += person.getAge();
        totalHeight += person.getHeight();
        totalWeight += person.getWeight();
        // More calculations over class variables...
    }
}

我想把方法改成这样：

public void calculateTotalAge(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalAge += person.getAge();
    }
}

public void calculateTotalHeight(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalHeight += person.getHeight();
    }
}

public void calculateTotalWeight(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalWeight += person.getWeight();
    }
}
// More calculations over class variables...

我关心的是应用这种重构时的性能（时间和内存）。对于一小部分人来说，这当然不是一个问题，但我担心这个列表的渐进增长

例如，对于更老式的for，我可以看到以下影响：

// OPTION 1
public void method1() { // O(1) + O(3n)
    int i = 0; // O(1)
    while (int i < people.size()) { // O(n)
        doSomething(people.get(i)); // O(1)
        doAnotherThing(people.get(i)); // O(1)
        i++; // O(1)
    }
}

// OPTION 2
public void method1() { // O(2) + O(4n)
    method1(); // O(1) + O(2n)
    method2(); // O(1) + O(2n)
}
public void method2() { // O(1) + O(2n)
    int i = 0; // O(1)
    while (int i < people.size()) { // O(n)
        doSomething(people.get(i)); // O(1)
        i++; // O(1)
    }
}
public void method3() { // O(1) + O(2n)
    int i = 0; // O(1)
    while (int i < people.size()) { // O(n)
        doAnotherThing(people.get(i)); // O(1)
        i++; // O(1)
    }
}

我知道Java如何将foreach指令转换为iterables。 因此，我的问题是：

1. Java在执行或编译方面是否有一些优化
2. 我应该关注这种性能问题吗

注意：我知道在渐进增长和大O表示法方面，我们应该忽略常量，但我只是想知道这种情况如何应用于Java

Answer 1

如果您完成big-O分析，您将看到这两个选项都减少到O(n)。它们具有相同的复杂性

它们可能没有相同的性能，但复杂性和复杂性分析（以及Big-O表示法）并不是用来衡量或预测性能的。事实上，对于足够小的n值，O(n)算法可能比O(1)算法性能更好

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Does Java have some optimization in terms of execution or compiling?

对。JIT编译器（在运行时）进行大量优化。然而，我们无法预测选项1和选项2是否具有同等的性能

Should I be concerned with this kind of performance question?

是和否

这取决于性能对项目是否/有多重要对于许多项目而言，应用程序性能与其他项目相比并不重要；e、 g.满足所有功能要求，始终计算正确答案，不崩溃，不丢失更新等

当性能是一个问题时，不一定是>；这<；代码片段（代码库中的数百行、数千行、数百万行）值得优化。并非所有代码都是相等的。如果此代码只是偶尔执行，那么优化它可能对总体性能的影响最小

标准咒语是避免过早优化。等到你的代码正常工作。然后创建一个基准，用于测量应用程序在执行实际工作时的性能。然后分析运行基准测试的应用程序，找出代码的哪些部分是性能热点。。。并将优化工作重点放在热点上

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^{1-重点是必须在项目的所有其他要求和约束的背景下考虑性能。如果你过早地在绩效上花费太多时间，你很可能会错过最后期限，等等。更不用说在优化错误代码上浪费精力了}