一、基础排序实现
1.1 自然序排序（正序）
List sortedList = originalList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Entity::getId))
.collect(Collectors.toList());
1.2 反向排序（倒序）
List sortedList = originalList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Entity::getId).reversed())
.collect(Collectors.toList());
二、进阶排序技巧
2.1 空值安全处理
// 处理可能为null的字段
Comparator nullSafeComparator = Comparator.comparing(
Entity::getId,
Comparator.nullsFirst(Comparator.naturalOrder())
);
List sortedList = originalList.stream()
.sorted(nullSafeComparator)
.collect(Collectors.toList());
2.2 多字段组合排序
List sortedList = originalList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Entity::getDepartment)
.thenComparing(Entity::getId))
.collect(Collectors.toList());
三、性能优化建议
3.1 并行流加速（适用于大数据量）
List sortedList = originalList.parallelStream()
.sorted(Comparator.comparing(Entity::getId))
.collect(Collectors.toList());
3.2 原地排序（修改原集合）
originalList.sort(Comparator.comparing(Entity::getId));
四、最佳实践
- 类型明确化：推荐指定具体集合类型
ArrayList sortedList = originalList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Entity::getId))
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
- 防御性拷贝：保持原集合不可变
List sortedList = new ArrayList(originalList); sortedList.sort(Comparator.comparing(Entity::getId));
- Lambda优化：复杂场景使用Lambda表达式
List sortedList = originalList.stream()
.sorted((e1, e2) -> {
// 自定义比较逻辑
return e1.getId().compareTo(e2.getId());
})
.collect(Collectors.toList());
五、注意事项
-
不可变性：
Collectors.toList()返回的List实现可能不支持修改 -
空指针防护：推荐始终使用
Comparator.nullsFirst/nullsLast - 性能权衡：超过10万条数据时优先考虑传统排序方式
- 对象状态：Stream操作不会修改原始集合元素
六、完整示例
public class SortingDemo {
public static void main(String[] args) {
List entities = Arrays.asList(
new Entity(2, "B"),
new Entity(1, "A"),
new Entity(3, "C")
);
// 多条件排序：先按名称倒序，再按ID正序
List sorted = entities.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Entity::getName)
.reversed()
.thenComparing(Entity::getId))
.collect(Collectors.toList());
sorted.forEach(System.out::println);
}
}
class Entity {
private int id;
private String name;
// 构造方法和getter省略
}
七、总结对比
| 排序方式 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Stream顺序流 | O(n log n) | O(n) | 通用场景 |
| Stream并行流 | O(n log n) | O(n) | 大数据量(10w+) |
| Collections.sort | O(n log n) | O(1) | 原地修改需求 |
| 数据库排序 | O(n log n) | O(1) | 数据源在数据库时 |
通过合理选择排序策略，可以在保证代码简洁性的同时兼顾系统性能。建议根据实际业务场景选择最合适的排序方式。
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