优化一个基于ArrayList的批量数据处理逻辑。此前代码在处理10万条用户数据时出现明显卡顿，初步判断是频繁扩容导致的性能损耗，但未急于修改代码，而是先通过JProfiler进行性能分析。监控数据显示，ArrayList的ensureCapacityInternal方法调用次数达23次，每次扩容都会触发数组拷贝，时间复杂度累积至O(n²)，这与理论推导的“无预设容量时扩容效率瓶颈”完全吻合。基于数据支撑，我将初始化方式从 new ArrayList<>() 改为 new ArrayList<>(100000) ，直接指定初始容量，同时将遍历过程中的多次add操作替换为addAll批量添加。优化后再次测试，执行时间从1.8秒压缩至0.3秒，性能提升83%——这一结果印证了“基于数据定位问题，而非主观臆断”的重要性，理性分析比盲目试错更能高效解决核心矛盾。
