利用二分查找获得List中小于并且最接近的数

引言

最近在老系统中看到了一大段代码，这个代码的目的是迁移迁移历史，在迁移的过程中需要很多计算，我大概看了一下代码，里面到处都是for 循环，虽然for循环的逻辑比较简单，但是循环的次数太多了， 这就导致这个方法非常的慢，其中有一个地方就是通过循环获得日期。

如果list中有5000个日期，恰好这个要查找的日期在最后面一个，那么肯定完蛋。 如果通过二分查找肯定会会少很多循环。

目标：找到集合中早于目标日期，并且最接近的一个日期，如果没有早于的则不返回

代码：

package com.zqf.platformweb.statistics.service;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;

/**
 * @author zhenghao
 * @description:
 * @date 2020/6/2118:45
 */
public class test {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        Integer c = 0;
        //需要一个有序且不重复的数组
        List<Date> number = new ArrayList<>();
        number.add(sdf.parse("2010-04-10"));
        number.add(sdf.parse("2013-03-14"));
        number.add(sdf.parse("2015-07-18"));
        number.add(new Date());
        number.add(sdf.parse("2025-07-16"));
        System.out.println(find(number, 0, number.size()-1, sdf.parse("2025-07-16"), c));
    }

    public static Date find(List<Date> number, Integer start, Integer end, Date k, Integer c){
        c++;
        //如果只剩一个 直接返回
        if (start.equals(end)){
            Date startN = number.get(start);
            if (!startN.after(k)){
                return startN;
            }
            return null;
        }
        //如果只剩两个  返回最小的那个
        if (Math.abs(start-end) == 1){
            Date startN = number.get(start);
            Date endN = number.get(end);
            if (!endN.after(k)){
                return endN;
            }
            if (!startN.after(k)){
                return startN;
            }
            return null;

        }
        int midle = (start + end)/2;
        Date right = number.get(midle+1);

        //如果左边差值 比 右边差值 小 递归左半部分
        if (!right.after(k)){
            return find(number, midle + 1, end, k, c);
        }else {
            return find(number, start, midle , k, c);
        }
    }

}

经过测试，效果有很多提升，各位读者可以根据自己的需求，采用合适的算法来提升性能。

总结

如果能深入的了解数据结构和算法，在代码性能优化方面会有更多的思路，效果也会有明显提升。