面试题：优化Java ArrayList扩容策略的思考

Question

假设你要对Java ArrayList的扩容策略进行优化，以适应一个特定场景：大量元素会在短时间内频繁添加。请设计一个新的扩容策略，阐述设计思路，并分析新策略相较于原策略在空间复杂度和时间复杂度上的变化。

Answer 1

设计思路

1. 预估元素数量：在特定场景下，由于已知会有大量元素在短时间内频繁添加，可提前获取或预估要添加的元素大致数量。例如，可以通过调用方传递一个预估值，或者在程序运行初期通过某种统计机制获取。
2. 初始容量设置：基于预估数量，设置一个合适的初始容量。如果预估数量为 n，可以将初始容量设置为 n 或者 n 略大的值，以减少初始阶段的扩容次数。
3. 扩容因子调整：原ArrayList的扩容因子为0.75，对于该场景可以适当增大扩容因子，比如设置为0.9。这样可以减少扩容频率，因为只有当数组占用空间达到90%时才进行扩容。
4. 扩容方式优化：当需要扩容时，不再是简单地扩容为原容量的1.5倍。可以采用更加激进的扩容策略，例如扩容为原容量的2倍。这样虽然可能会浪费一些空间，但能大幅减少扩容次数，提升频繁添加元素时的性能。

复杂度分析

1. 空间复杂度：
   • 原策略：在扩容过程中，由于扩容因子为0.75，且每次扩容为原容量的1.5倍，空间增长相对较为平缓，整体空间复杂度在扩容过程中为O(n)。但由于扩容次数相对较多，可能会导致一些短期的空间浪费。
   • 新策略：由于初始容量可能设置得较大，且扩容倍数为2倍，可能会在开始阶段和扩容时浪费更多空间。但从整体频繁添加元素的场景来看，减少了扩容次数，长期空间复杂度仍为O(n)，不过在某些阶段空间占用可能比原策略大。
2. 时间复杂度：
   • 原策略：每次扩容时需要将原数组的元素复制到新数组，扩容次数较多，每次复制操作的时间复杂度为O(n)，频繁添加元素时，总的时间复杂度受扩容次数影响，会相对较高。
   • 新策略：由于初始容量设置合理且扩容倍数增大，扩容次数大幅减少。虽然每次扩容复制元素的时间复杂度仍为O(n)，但总体的时间复杂度在频繁添加元素场景下会降低，优于原策略。