Kotlin大列表遍历：List构造器与map方法哪个更高效？

结论先行 #

如果你的myBigList是ArrayList、Array这类支持随机访问的集合，两种写法性能几乎没差；但如果是LinkedList这种不支持随机访问的集合，map方法的效率会甩索引遍历几条街。

具体拆解 #

1. 索引遍历的List构造器写法 #

return List(myBigList.size){ index ->
   val element = myBigList[index]
   myConversionFunction(element,param2,param3,param4)
}

• 对随机访问集合来说，myBigList[index]是O(1)的快速操作，整个转换过程是O(n)的时间复杂度，和map持平。
• 但如果是LinkedList这类集合，每次通过索引取元素都要从头遍历到目标位置，单次访问是O(n)，整个转换就变成了O(n²)——数据量越大，性能崩得越厉害。

2. map方法写法 #

return myBigList.map{
    myConversionFunction(it,param2,param3,param4)
}

• map的底层是用迭代器遍历集合，不管集合支不支持随机访问，遍历都是O(n)的时间，整个转换过程稳定在O(n)。
• 而且代码更简洁，是Kotlin里集合转换的标准写法，可读性拉满。

实用推荐 #

• 优先用map：不用纠结集合类型，代码好看还能保证性能，绝大多数场景下都够用。
• 极致性能（仅针对超大随机访问集合）：要是真的要抠那点性能，可以试试buildList，不过提升非常有限，一般没必要：

  return buildList(myBigList.size) {
      myBigList.forEach {
          add(myConversionFunction(it, param2, param3, param4))
      }
  }
  

• 超大规模数据加速：如果转换函数是线程安全的无状态操作，数据量又大到百万级以上，可以用并行流：

  return myBigList.parallelStream()
      .map { myConversionFunction(it, param2, param3, param4) }
      .collect(Collectors.toList())
  

  注意：并行有线程开销，小数据量用反而变慢，谨慎选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cpereira1