面试题：Kotlin数组的复杂操作与性能优化

Question

假设有一个非常大的Kotlin Double类型数组，存储了大量的浮点数数据。现在需要对这个数组进行如下操作：1. 筛选出所有大于某个阈值（比如0.5）的元素，并生成新的数组；2. 对新数组进行排序（升序）；3. 计算排序后新数组相邻元素的差值，并找出最大差值。请考虑如何优化性能，特别是在处理大数据量时，描述你的思路并编写实现代码。

Answer 1

思路

1. 筛选元素：使用filter函数可以简洁地筛选出大于阈值的元素。由于数据量很大，应尽量减少中间数据的存储，避免不必要的内存开销。
2. 排序：Kotlin的sort函数对基本类型数组进行排序性能较好，这里可以使用。
3. 计算相邻元素差值并找出最大差值：遍历排序后的数组，计算相邻元素差值并记录最大值。为了优化性能，可以在遍历过程中直接更新最大差值，避免额外的数组存储差值。

代码实现

fun main() {
    val largeArray = DoubleArray(1000000) { (Math.random() * 2).toDouble() }
    val threshold = 0.5
    val filteredArray = largeArray.filter { it > threshold }.toDoubleArray()
    filteredArray.sort()
    var maxDiff = 0.0
    for (i in 1 until filteredArray.size) {
        val diff = filteredArray[i] - filteredArray[i - 1]
        if (diff > maxDiff) {
            maxDiff = diff
        }
    }
    println("最大差值: $maxDiff")
}