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对比方式
- 将一个字符串数组进行输出的方式：
- 代码
public static void main(String[] args) throws IOException {
int n=500000;
String[] strings = new String[n];
Long streamStart = System.currentTimeMillis();
Arrays.stream(strings).forEach(System.out::println);
Long streamEnd = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < n; i++) {
System.out.println();
}
Long forEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("stream forEach 运行时间：" + (streamEnd - streamStart));
System.out.println("for循环 运行时间：" + (forEnd - streamEnd));
}
- 数据运行表格
| 数组长度 | for循环（ms） | stream的forEach（ms） |
|---|---|---|
| 100 | 1 | 31 |
| 1000 | 6 | 52 |
| 5000 | 22 | 62 |
| 10000 | 33 | 89 |
| 20000 | 75 | 168 |
| 50000 | 249 | 276 |
| 80000 | 534 | 432 |
| 100000 | 696 | 454 |
| 500000 | 904 | 2704 |
| 1000000 | 1740 | 3616 |
- 截图（按照表格截图）
1000000
500000
总结
循环大概在50000大小的时候for循环就开始慢慢运行时间大于forEach，在50000数据之前都是for循环优势。但是当我直接加到1000000大小时发现for循环的速度优势又回来了，又测试了500000发现依然是for循环优势。
所以大概率下，几万几万数据时forEach速度是领先的。小数据和极大数据下for循环领先，所以推荐使用for循环，一般业务中很少有几万数据去循环。
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