java怎么将有1万个元素的list飞两批进行同时遍历

可以使用多线程的方式将一个大的 List 分成两个部分进行遍历。具体实现可以使用 Java 的 Executor 框架，将 List 分成两个部分，然后将两个部分分别交给两个线程进行遍历。代码示例：

List<Integer> list = new ArrayList<>();
// 添加 1 万个元素到 list 中

int size = list.size();
int mid = size / 2;

List<Integer> list1 = list.subList(0, mid);
List<Integer> list2 = list.subList(mid, size);

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

executor.submit(() -> {
    for (Integer i : list1) {
        // 遍历 list1
    }
});

executor.submit(() -> {
    for (Integer i : list2) {
        // 遍历 list2
    }
});

executor.shutdown();

这样就可以同时遍历两个部分，提高遍历效率。

相关问题

java怎么快速遍历完有1万个元素的list

可以使用增强for循环来遍历List，代码如下：

for(Object obj : list) {
// do something with obj
}

另外，也可以使用迭代器来遍历List，代码如下：

Iterator<Object> iterator = list.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
Object obj = iterator.next();
// do something with obj
}

这两种方法都可以快速遍历List中的元素。

java代码一共2万条数据 一页100条 遍历掉完

如果您有一个包含2万条数据的列表，并且每页显示100条数据，您可以使用循环来遍历并处理这些数据。以下是一个示例代码：

public class DataProcessor {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> dataList = new ArrayList<>(); // 假设这是您的数据列表

        // 模拟添加2万条数据
        for (int i = 1; i <= 20000; i++) {
            dataList.add("Data " + i);
        }

        int pageSize = 100; // 每页显示的数据量
        int totalPages = (int) Math.ceil((double) dataList.size() / pageSize); // 总页数

        for (int page = 1; page <= totalPages; page++) {
            int startIndex = (page - 1) * pageSize;
            int endIndex = Math.min(startIndex + pageSize, dataList.size());

            List<String> currentPageData = dataList.subList(startIndex, endIndex);

            // 处理当前页的数据
            for (String data : currentPageData) {
                // 进行数据处理操作
                System.out.println(data);
            }
        }
    }
}

在上面的示例中，我们首先创建一个包含2万条数据的列表 `dataList`。然后，我们计算出总页数 `totalPages`，通过将数据总量除以每页显示的数量并向上取整得到。

接下来，使用循环遍历每一页的数据。我们使用 `startIndex` 和 `endIndex` 来确定当前页的起始索引和结束索引。然后，使用 `subList` 方法获取当前页的数据子列表。

最后，我们可以在处理当前页的数据的循环中执行您想要的处理操作。在示例中，我们只是简单地将数据打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据实际需求来适配您的代码。同时，如果您需要对大量数据进行处理，可能需要考虑分页加载或使用其他技术来提高性能。