这里给出的许多微基准测试发现，像array/ArrayList读取这样的事情需要几纳秒。如果所有内容都在L1缓存中，这是非常合理的。

更高级别的缓存或主存访问的数量级可能是10nS-100nS，而L1缓存的数量级更接近1nS。访问ArrayList有一个额外的内存间接，在实际的应用程序中，你可以几乎从不或每次都支付这个代价，这取决于你的代码在访问之间所做的事情。当然，如果你有很多小的数组列表，这可能会增加你的内存使用，使你更有可能缓存丢失。

原来的海报似乎只使用一个，在短时间内访问了很多内容，所以应该没有太大的困难。但是对于其他人来说可能有所不同，在解释微基准测试时应该注意。

Java Strings, however, are appallingly wasteful, especially if you store lots of small ones (just look at them with a memory analyzer, it seems to be > 60 bytes for a string of a few characters). An array of strings has an indirection to the String object, and another from the String object to a char[] which contains the string itself. If anything's going to blow your L1 cache it's this, combined with thousands or tens of thousands of Strings. So, if you're serious - really serious - about scraping out as much performance as possible then you could look at doing it differently. You could, say, hold two arrays, a char[] with all the strings in it, one after another, and an int[] with offsets to the starts. This will be a PITA to do anything with, and you almost certainly don't need it. And if you do, you've chosen the wrong language.

我来这里是为了更好地感受使用列表而不是数组对性能的影响。我不得不为我的场景调整代码:数组/列表的~1000个整型，主要使用getter，即数组[j] vs. list.get(j)

从7个中选择最好的并不科学(前几个列表的速度慢2.5倍)，我得到了这样的结果:

array Integer[] best 643ms iterator
ArrayList<Integer> best 1014ms iterator

array Integer[] best 635ms getter
ArrayList<Integer> best 891ms getter (strange though)

用数组大约快30%

现在发表文章的第二个原因是，没有人会提到使用嵌套循环编写数学/矩阵/模拟/优化代码的影响。

假设你有三个嵌套层，而内部循环的速度是原来的两倍，那么你的性能就会下降8倍。一天就能完成的事情现在需要一个星期。

*编辑 这里非常震惊，我试图声明int[1000]而不是Integer[1000]

array int[] best 299ms iterator
array int[] best 296ms getter

使用Integer[] vs. int[]表示双倍的性能打击，带有迭代器的ListArray比int[]慢3倍。真的认为Java的列表实现类似于本机数组…

参考代码(多次调用):

    public static void testArray()
    {
        final long MAX_ITERATIONS = 1000000;
        final int MAX_LENGTH = 1000;

        Random r = new Random();

        //Integer[] array = new Integer[MAX_LENGTH];
        int[] array = new int[MAX_LENGTH];

        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>()
        {{
            for (int i = 0; i < MAX_LENGTH; ++i)
            {
                int val = r.nextInt();
                add(val);
                array[i] = val;
            }
        }};

        long start = System.currentTimeMillis();
        int test_sum = 0;
        for (int i = 0; i < MAX_ITERATIONS; ++i)
        {
//          for (int e : array)
//          for (int e : list)          
            for (int j = 0; j < MAX_LENGTH; ++j)
            {
                int e = array[j];
//              int e = list.get(j);
                test_sum += e;
            }
        }

        long stop = System.currentTimeMillis();

        long ms = (stop - start);
        System.out.println("Time: " + ms);
    }

这取决于你如何访问它。

存储后，如果你主要想做搜索操作，很少或不需要插入/删除，那么就去数组(因为在数组中搜索是在O(1)中完成的，而添加/删除可能需要重新排序元素)。

存储之后，如果你的主要目的是添加/删除字符串，很少或没有搜索操作，那么就去List。

没有一个答案有我感兴趣的信息——重复扫描同一个数组很多很多次。必须为此做一个JMH测试。

结果(Java 1.8.0_66 x32，迭代普通数组至少比ArrayList快5倍):

Benchmark                    Mode  Cnt   Score   Error  Units
MyBenchmark.testArrayForGet  avgt   10   8.121 ? 0.233  ms/op
MyBenchmark.testListForGet   avgt   10  37.416 ? 0.094  ms/op
MyBenchmark.testListForEach  avgt   10  75.674 ? 1.897  ms/op

Test

package my.jmh.test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Fork;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit;
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope;
import org.openjdk.jmh.annotations.State;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;

@State(Scope.Benchmark)
@Fork(1)
@Warmup(iterations = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 10)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class MyBenchmark {

    public final static int ARR_SIZE = 100;
    public final static int ITER_COUNT = 100000;

    String arr[] = new String[ARR_SIZE];
    List<String> list = new ArrayList<>(ARR_SIZE);

    public MyBenchmark() {
        for( int i = 0; i < ARR_SIZE; i++ ) {
            list.add(null);
        }
    }

    @Benchmark
    public void testListForEach() {
        int count = 0;
        for( int i = 0; i < ITER_COUNT; i++ ) {
            for( String str : list ) {
                if( str != null )
                    count++;
            }
        }
        if( count > 0 )
            System.out.print(count);
    }

    @Benchmark
    public void testListForGet() {
        int count = 0;
        for( int i = 0; i < ITER_COUNT; i++ ) {
            for( int j = 0; j < ARR_SIZE; j++ ) {
                if( list.get(j) != null )
                    count++;
            }
        }
        if( count > 0 )
            System.out.print(count);
    }

    @Benchmark
    public void testArrayForGet() {
        int count = 0;
        for( int i = 0; i < ITER_COUNT; i++ ) {
            for( int j = 0; j < ARR_SIZE; j++ ) {
                if( arr[j] != null )
                    count++;
            }
        }
        if( count > 0 )
            System.out.print(count);
    }

}

数组-当我们必须实现更快的结果获取时，它总是更好的

列表——执行插入和删除的结果，因为它们可以在O(1)中完成，这也提供了方便地添加、获取和删除数据的方法。更容易使用。

但是始终记住，当数据存储在数组中的索引位置是已知的时，数据的抓取将是快速的。

这可以通过对数组排序很好地实现。因此，这增加了获取数据的时间(即;存储数据+排序数据+寻找数据所在的位置)。因此，这增加了从数组中获取数据的额外延迟，即使它们可能擅长更快地获取数据。

因此，这可以用三元数据结构或三元数据结构来解决。如上所述，树数据结构在搜索数据时非常有效，对特定单词的搜索可以在O(1)量级上完成。当时间紧迫时;如果你必须快速搜索和检索数据，你可以使用三种数据结构。

如果你希望你的内存空间消耗更少，你希望有一个更好的性能，那么使用三元数据结构。这两个都适合存储大量的字符串(例如;比如字典里的单词)。

请记住，ArrayList封装了一个数组，因此与使用原始数组相比没有什么区别(除了在java中使用List更容易)。

选择数组而不是数组列表的唯一有意义的情况是，当你存储基本类型时，比如byte、int等，你需要通过使用基本类型数组获得特定的空间效率。