：《性能优化：双层for循环与Map方式的对比》
前情提要：在软件开发过程中，我们经常遇到需要将两个列表集合根据相同属性进行聚合的场景。然而，在日常应用中，我们是否关注过这些操作的性能表现呢？本文将通过实例分析，探讨不同方法在处理大量数据时的性能差异。
举例说明：假设我们手头有两个列表集合，需要根据共享的personId进行聚合。一种直观的方法是使用双层for循环遍历这两个列表。这种方法在处理少量数据时并无大碍，但面对大数据量时，其效率将大打折扣。
为了验证这一点，我们进行了以下性能测试：
- 1万条数据的处理时间约为8.31秒；
- 10万条数据的处理时间高达125.49秒。
显然，在面对较大数据量时，这种双层for循环方法的性能表现并不理想。
那么，如何优化这一过程呢？一个有效的方法是将第二个列表转换为Map形式，然后利用Map的特性来加速查找和匹配过程。具体实现如下：
性能优化双层for循环与Map方式的对比
再次进行性能测试：
- 1万条数据的处理时间缩短至约0.55秒；
- 10万条数据的处理时间降低至约7秒。
通过对比可见，采用Map方式后，处理速度提升了上百倍。因此，如果你还在使用双层for循环处理大数据，建议尽快进行优化。
：当数据量小于5000时，双层for循环仍然是一个不错的选择；而一旦数据量超过5000，建议使用循环结合Map的方式进行处理，以获得更优的性能表现。
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