面试题：Java Integer位运算优化数据加密算法

Question

假设你正在设计一个简单的数据加密算法，对于一组整数数组进行加密。加密规则是：将每个整数与其相邻的整数（如果存在）进行位运算（具体运算方式自定，但要体现位运算的复杂性，如异或、左移、右移等组合使用），生成新的整数作为加密结果。要求实现一个高效的Java方法，该方法接收整数数组作为参数，返回加密后的数组。同时，分析该算法的时间复杂度和空间复杂度，并说明如何优化以应对大数据量的情况。

Answer 1

public class EncryptionAlgorithm {
    public static int[] encryptArray(int[] arr) {
        int[] encrypted = new int[arr.length];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int result = arr[i];
            if (i > 0) {
                result ^= arr[i - 1] << 2;
            }
            if (i < arr.length - 1) {
                result ^= arr[i + 1] >> 1;
            }
            encrypted[i] = result;
        }
        return encrypted;
    }
}

时间复杂度分析

该算法通过一次遍历数组来完成加密操作，对于数组中的每个元素执行固定次数的位运算。因此，时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是数组的长度。

空间复杂度分析

算法使用了一个与原数组长度相同的新数组来存储加密结果，此外只使用了一些临时变量。所以空间复杂度为 $O(n)$，主要是存储加密结果数组的空间。

优化以应对大数据量的情况

1. 减少内存使用：如果内存空间紧张，可以考虑在原数组上进行加密操作，避免额外的数组空间开销。但这可能会增加代码的复杂性，因为需要保存原数据以便后续计算。
2. 并行处理：对于大数据量，可以利用多线程或并行流来并行处理数组元素，充分利用多核CPU的性能。在Java中，可以使用parallelStream来并行化遍历数组，例如：

public static int[] encryptArrayParallel(int[] arr) {
    return IntStream.range(0, arr.length)
           .parallel()
           .mapToObj(i -> {
                int result = arr[i];
                if (i > 0) {
                    result ^= arr[i - 1] << 2;
                }
                if (i < arr.length - 1) {
                    result ^= arr[i + 1] >> 1;
                }
                return result;
            })
           .mapToInt(Integer::intValue)
           .toArray();
}

3. 分块处理：如果数据量过大无法一次性加载到内存，可以将数据分块处理，处理完一块再处理下一块，然后将结果合并。这需要更复杂的逻辑来处理边界情况。