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考虑这样一个场景，对两个列表对象，listA 和 listB，比较二者差异，找出只在 listA 中出现的元素列表 onlyListA，找出只在 listB 中出现的元素列表 onlyListB。
removeAll实现
很容易想到借助 removeAll 实现，代码如下。
List<String> listA = new ArrayList<>();List<String> listB = new ArrayList<>();//仅在数组A中出现的元素List<String> onlyListA = new ArrayList<>(listA);onlyListA.removeAll(listB);//仅在数组B中出现的元素List<String> onlyListB = new ArrayList<>(listB);onlyListB.removeAll(listA);当数组元素较少时，借助 removeAll 实现并没有任何问题。不过在数组元素较大时，removeAll 方法耗时会较大。执行如下测试方法，对数组元素个数为1000，1W，10W，100W 的场景进行测试。
public class ListDiffTest { public static void main(String[] args) { testRemoveAllCostTime(1000); testRemoveAllCostTime(10000); testRemoveAllCostTime(100000); testRemoveAllCostTime(1000000); } public static void testRemoveAllCostTime(int size) { List<String> listA = dataList(size); listA.add("onlyAElement"); List<String> listB = dataList(size + 3); long startTime = System.currentTimeMillis(); //仅在数组A中出现的元素 List<String> onlyListA = new ArrayList<>(listA); onlyListA.removeAll(listB); //仅在数组B中出现的元素 List<String> onlyListB = new ArrayList<>(listB); onlyListB.removeAll(listA); System.out.println("仅在集合A中出现的元素：" + onlyListA); System.out.println("仅在集合B中出现的元素：" + onlyListB); System.out.println("元素个数 = " + size + "时，比对耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + " 毫秒"); } private static List<String> dataList(int size) { List<String> dataList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < size; i++) { dataList.add("" + i); } return dataList; }}测试结果如下
仅在集合A中出现的元素：[onlyAElement]
仅在集合B中出现的元素：[1000, 1001, 1002]
元素个数 = 1000时，比对耗时：19 毫秒
元素个数 = 10000时，比对耗时：299 毫秒 #1W
元素个数 = 100000时，比对耗时：24848 毫秒 #10W
元素个数 = 1000000时，比对耗时：3607607 毫秒 #100W 约60m
可以看到，当数组元素达到百万级时，耗时将达60min上下。
借助Map实现
此处给出一种优化方式，借助 Map 计数，将 List 集合中的元素作为 Map 的 key，元素出现的次数作为 Map 的 value。代码实现如下。
import io.vavr.Tuple2;public class ListDiffTest { public static void main(String[] args) { testDifferListByMapCostTime(1000); testDifferListByMapCostTime(10000); testDifferListByMapCostTime(100000); testDifferListByMapCostTime(1000000); } public static void testDifferListByMapCostTime(int size) { List<String> listA = dataList(size); listA.add("onlyAElement"); List<String> listB = dataList(size + 3); long startTime = System.currentTimeMillis(); //仅在数组A中出现的元素 List<String> onlyListA = tuple2._1;; //仅在数组B中出现的元素 List<String> onlyListB = tuple2._2; System.out.println("仅在集合A中出现的元素：" + onlyListA); System.out.println("仅在集合B中出现的元素：" + onlyListB); System.out.println("元素个数 = " + size + "时，比对耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + " 毫秒"); } public static <E> Tuple2<List<E>, List<E>> getDiffListBtMapCompare(List<E> listA, List<E> listB) { ValidateUtils.validateNotNull(listA, "listA"); ValidateUtils.validateNotNull(listB, "listB"); List<E> onlyAList = new ArrayList<>(); List<E> onlyBList = new ArrayList<>(); if (CollectionUtils.isEmpty(listA)) { return Tuple.of(onlyAList, listB); } else if (CollectionUtils.isEmpty(listB)) { return Tuple.of(listA, onlyBList); } Map<E, Integer> countMap = new HashMap<>(Math.max(listA.size(), listB.size())); for (E eleA : listA) { countMap.put(eleA, 1); } for (E eleB : listB) { countMap.put(eleB, 1 + countMap.getOrDefault(eleB, -2)); } countMap.forEach((k, v) -> { //获取不同元素集合 if (v == 1) { onlyAList.add(k); } else if (v == -1) { onlyBList.add(k); } }); return Tuple.of(onlyAList, onlyBList); }}测试结果如下
仅在集合A中出现的元素：[onlyAElement]
仅在集合B中出现的元素：[1000, 1002, 1001]
元素个数 = 1000时，比对耗时：8 毫秒
元素个数 = 10000时，比对耗时：19 毫秒 #1W
元素个数 = 100000时，比对耗时：28 毫秒 #10W
元素个数 = 1000000时，比对耗时：96 毫秒 #100W
元素个数 = 10000000时，比对耗时：5320 毫秒 #1000W
removeAll耗时分析
最后，来分析下为什么在大数组元素比较时，removeAll 性能较差。
removeAll方法中，先进行判空，然后调用batchRemove()方法
public boolean removeAll(Collection<?> c) { Objects.requireNonNull(c); return batchRemove(c, false); }batchRemove()方法中，使用 for 循环对集合进行遍历。第 1 层循环需要执行listA.size()次。循环体中调用了contains()方法来确定集合 B 是否含有该元素。
private boolean batchRemove(Collection<?> c, boolean complement) { final Object[] elementData = this.elementData; int r = 0, w = 0; boolean modified = false; try { for (; r < size; r++) if (c.contains(elementData[r]) == complement) elementData[w++] = elementData[r]; } finally { // Preserve behavioral compatibility with AbstractCollection, // even if c.contains() throws. if (r != size) { System.arraycopy(elementData, r, elementData, w, size - r); w += size - r; } if (w != size) { // clear to let GC do its work for (int i = w; i < size; i++) elementData[i] = null; modCount += size - w; size = w; modified = true; } } return modified; }contains()方法的实现如下，内部又调用了indexOf()方法。indexOf()方法内部又进行了一层 for 循环遍历。
public boolean contains(Object o) { return indexOf(o) >= 0; } public int indexOf(Object o) { if (o == null) { for (int i = 0; i < size; i++) if (elementData[i]==null) return i; } else { for (int i = 0; i < size; i++) if (o.equals(elementData[i])) return i; } return -1; }至此，可以看到，按照平均每次遍历要进行
list.size() / 2次计算，假设集合 A 的元素个数为 m，集合 B 的元素个数为 n，则两重 for 循环下，会执行m*n/2次。对于两个千万量级的数组，将执行 100 亿次计算！！！
由此给出一个结论，对于大数组元素差异比较，不建议使用 removeAll，可以借助 Map 实现。
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