从ArrayList获取坐标（x，y）的快速方法？

Question

我正在使用几个HashMap<Point, Integer>存储分配给坐标的值的游戏。 为了使其更简单并减少重复，我用一个自己的类GamePoint扩展了Point类。 它具有一个equals（）方法，该方法仅比较x和y，它也适用于Point。 由于不再需要HashMap的键-值关系，因此我将其放入ArrayList中。

有了HashMap，我有了：

HashMap<Point, Tile> tileMap; //already built at that stage

public static Tile getTile(int x, int y) {  
        Point p = new Point(x,y);
        if(matrix.containsKey(p)){
            return tileMap.get(p);
        } else return Tile.BOUNDS;
    }

从那个Tile（是一个枚举）中，我将获得图像索引。 现在，我这样做是为了从ArrayList中获取值：

ArrayList<GameTile> gameTiles; //already built at that stage

public static int getGameTileIndex(int x, int y) {
    Point p = new Point(x,y); //only for finding the coordinates
    for(GameTile gt : gameTiles){
        if (p.equals(gt)){
            return gt.getImageIndex();
        }
    }
    return 0; //empty tile
}

不幸的是，没有可以返回GameTile的直接方法。 迭代真的非常慢，因为我有1.000.000条目，最终游戏中还会有更多条目。

这是我需要知道的：迭代ArrayList是否是检索GameTile的正确方法？ 我应该呆在HashMap上并使用HashMap<Point, GameTile>吗？ 或者我可以以某种方式使用get（int index）方法，因为知道该数组充满了与此类似的嵌套循环：

List<Point> referencePoints; 

for (int x; x<width; x++){
   for (int y; y<height; y++){
      Point p = new Point(x,y);
      height = calculateHeight(x,y);
      tileMap.put(p, height);
      referencePoints.add(p);
   }
}

for (Point p: referencePoints){
    GameTile tile;
    if (float height = getHeight(p) > THRESHOLD){
        tile= new GameTile.GrassTile(p.x,p.y);
    }
    else {
        tile= new GameTile.WaterTile(p.x,p.y);
    }
    gameTiles.add(tile);
}

注意：我真的觉得有一种非常合理的方法可以使用x，y变量进行索引检索，但是我现在无法集中精力。

编辑：我去了HashMap现在作为魅力。 答案虽然给了我一个新的视角，但无助于我解决问题，它仍然保持原样。 我发现了一种适用于我的情况的解决方法，现在将使用它。

Answer 1

迭代ArrayList是否是检索GameTile的正确方法？

没门。 您的HashMap实现远胜于迭代。

我应该呆在HashMap上并使用类似HashMap的东西吗？

不会。索引到ArrayList会比使用HashMap快得多。

还是可以以某种方式使用get（int index）方法？

是。 老实说，如果您使用x乘y的二维数组，可能会更容易理解。 但是它将按照您在伪代码中的布局方式进行工作。 这将是您最有效的解决方案。

Answer 2

如果您有固定数量的点，并且知道每个点都有一个图块，则一种选择是制作二维数组并将图块存储在其中，如下所示：

GameTile tiles[][] = new GameTile[n][n];

这样，您可以通过以下方式快速访问（i，j）处的图块

GameTile tile = tiles[i][j];

当然，为此的存储器复杂度为O（n ² ）。

如果与n ²相比，您的瓦片数量较少，那么我认为HashMap确实是您的最佳选择。