Por outro lado, a versão mais rápida, no Hotspot 8, é:
MyClass[] arr = myList.toArray(new MyClass[0]);
Eu executei um micro benchmark usando jmh, os resultados e o código estão abaixo, mostrando que a versão com uma matriz vazia supera consistentemente a versão com uma matriz presized. Observe que, se você puder reutilizar uma matriz existente do tamanho correto, o resultado poderá ser diferente.
Resultados de benchmark (pontuação em microssegundos, menor = melhor):
Benchmark (n) Mode Samples Score Error Units
c.a.p.SO29378922.preSize 1 avgt 30 0.025 ▒ 0.001 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 100 avgt 30 0.155 ▒ 0.004 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 1000 avgt 30 1.512 ▒ 0.031 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 5000 avgt 30 6.884 ▒ 0.130 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 10000 avgt 30 13.147 ▒ 0.199 us/op
c.a.p.SO29378922.preSize 100000 avgt 30 159.977 ▒ 5.292 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 1 avgt 30 0.019 ▒ 0.000 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 100 avgt 30 0.133 ▒ 0.003 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 1000 avgt 30 1.075 ▒ 0.022 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 5000 avgt 30 5.318 ▒ 0.121 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 10000 avgt 30 10.652 ▒ 0.227 us/op
c.a.p.SO29378922.resize 100000 avgt 30 139.692 ▒ 8.957 us/op
Para referência, o código:
@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class SO29378922 {
@Param({"1", "100", "1000", "5000", "10000", "100000"}) int n;
private final List<Integer> list = new ArrayList<>();
@Setup public void populateList() {
for (int i = 0; i < n; i++) list.add(0);
}
@Benchmark public Integer[] preSize() {
return list.toArray(new Integer[n]);
}
@Benchmark public Integer[] resize() {
return list.toArray(new Integer[0]);
}
}
Você pode encontrar resultados semelhantes, análise completa e discussão na publicação do blog Matrizes de Sabedoria dos Antigos . Para resumir: o compilador JVM e JIT contém várias otimizações que permitem criar e inicializar de maneira barata uma nova matriz de tamanho correto e essas otimizações não podem ser usadas se você mesmo criar a matriz.