一、分析

对一批数据进行排序，然后找出其中的最大值或最小值，这是基本的数据结构的知识。在Java中我们可以通过编写算法的方式，也可以通过数组先排序再取值的方式来实现。

二、场景

1.自行实现，快速查找最大值，代码如下：

[java]

• public static int max(int[] data){   
•     int max = data[0];   
•     for(int i :data){   
•         max = max > i ? max : i;   
•     }   
•     return max;   
• }   
  

这是我们经常使用的最大值算法，也是速度最快的算法。它不要求排序，只要遍历一遍数组即可找出最大值。

2.先排序，后取值，代码如下：

[java]
             public static void main(int[] data){   

•     //先排序   
•     Arrays.sort(data.clone());   
•     //然后取值   
•     return data[data.length - 1]];   
• }   
  

代码中使用data.clone拷贝在排序，因为数组也是对象，不拷贝不久改变了原有数组的顺序！除非数组元素的顺序无关紧要。

从效率上讲，当然是自己写快速查找更快一些了，只用遍历一遍就可以计算出最大值。

但在实际测试中我们发现，如果数组数量少于1万，两者基本上没有差别，在同一个毫秒级别里，此时就可以不同自己写算法，直接使用数组先排序后取值的方式。如果数组元素超过1万，就需要根据实际情况来考虑：自己实现，可以提升性能；先排序后取值，简单，通俗易懂。

3.如果查找仅次于最大值的元素，代码如下：

[java]

• public static int getSecond(Integer[] data){   
•     //转换为列表   
•     List<Integer> dataList = Arrays.asList(data);   
•     //转换为TreeSet，删除重复元素并升序排列   
•     TreeSet<Integer> ts = new TreeSet<Integer>(dataList);   
•     //取得比最大值小的最大值   
•     return ts.lower(ts.last());   
• }   
  

注意，数组元素时可以重复的，最大值可能是多个，所以单单一个排序后取倒数第二个元素时解决不了问题的。此时，需要一个特殊的排序算法，先要剔除重复数据，然后在排序。当然，自己写算法也可以实现，但是ThreeSet能剔除重复元素，还能自动排序，然后再使用lower方法寻找小于最大值的值。

三、建议

最值计算时使用集合最简单，使用数组性能最优。

取仅次于最大值的元素，既然TreeSet集合中给了lower()方法，自然是直接使用方法比较简单。如果自己编写方法实现，需要先给数组排序，然后再通过循环判断该值角标，得到该值角标后打印该值。
下面是我编写的一段小代码，献丑了；

1. import java.util.Arrays;
   
2. 
   
3. public class LowerTest
   
4. {
   
5.         public static void main(String[] args)
   
6.         {
   
7.                 int[] arr = new int[]{1, 4, 8, 3, 6, 9, 6, 9, 7, 5};
   
8.                 Arrays.sort(arr);
   
9.                 for (int i = arr.length - 1; i > 0;)
   
10.                 {
    
11.                         while(arr[i] == arr[i - 1])
    
12.                         {
    
13.                                 System.out.println("最大值为： " + arr[i]);
    
14.                                 i--;
    
15.                         }
    
16.                         System.out.println("仅次于最大值的值为： " + arr[i - 1]);
    
17.                         break;
    
18.                 }
    
19.         }
    
20. }
    

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