我在这里看到了很多有关Java Lambda性能的问题，但大多数问题都像“ Lambda稍快，但使用闭包时变慢”或“预热与执行时间不同”或其他类似的问题。
但是，我在这里碰到了一件很奇怪的事情。考虑这个LeetCode问题：
给定一组不重叠的间隔，请在间隔中插入一个新间隔（必要时合并）。
您可以假设间隔最初是根据其开始时间排序的。
这个问题被贴上了标签，所以我认为线性方法不是他们想要的。因此，我决定想出一种巧妙的方法，将二进制搜索与对输入列表的修改相结合。现在，在修改输入列表时，问题还不是很清楚，即使签名需要返回对列表的引用，它也显示为“插入”，但暂时不要担心。这是完整的代码，但是只有前几行与此问题相关。我将其余的保留在这里，以便任何人都可以尝试：
public List<Interval> insert(List<Interval> intervals, Interval newInterval) {
int start = Collections.binarySearch(intervals, newInterval,
(i1, i2) -> Integer.compare(i1.start, i2.start));
int skip = start >= 0 ? start : -start - 1;
int end = Collections.binarySearch(intervals.subList(skip, intervals.size()),
new Interval(newInterval.end, 0),
(i1, i2) -> Integer.compare(i1.start, i2.start));
if (end >= 0) {
end += skip; // back to original indexes
} else {
end -= skip; // ditto
}
这种方法运行良好并得到了接受，但运行时间为80毫秒，而大多数解决方案为4-5毫秒和18-19毫秒。当我查找它们时，它们都是线性的并且非常原始。人们不会期望从标记为“困难”的问题中得到什么。
但是问题来了：在最坏的情况下，我的解决方案也是线性的（因为添加/清除操作是线性时间）。为什么这么慢？然后我这样做了：
Comparator<Interval> comparator = new Comparator<Interval>() {
@Override
public int compare(Interval i1, Interval i2) {
return Integer.compare(i1.start, i2.start);
}
};
int start = Collections.binarySearch(intervals, newInterval, comparator);
int skip = start >= 0 ? start : -start - 1;
int end = Collections.binarySearch(intervals.subList(skip, intervals.size()),
new Interval(newInterval.end, 0),
comparator);
从80毫秒降低到4毫秒！这里发生了什么？不幸的是，我不知道LeetCode在什么样的环境下运行什么样的测试，但是仍然不是20倍吗？
幕布斯7119047