Java高效拼接多个集合的关键是预估容量、批量操作（addAll而非逐个add）、按需选型（ArrayList去重用HashSet/TreeSet等）。
Java中高效拼接多个集合，核心在于避免重复扩容、减少中间对象创建、按需选择数据结构。直接用 addAll() 累加虽简单，但在集合数量多、元素量大时容易引发多次数组复制和内存浪费。
优先使用可变容量的集合初始化
若已知最终元素总数（或可估算），应预先设置目标集合的初始容量。例如合并 5 个平均含 1000 个元素的 ArrayList，可初始化为 new ArrayList(5000)，避免默认 10 容量下的频繁扩容。
- 对
ArrayList：构造时传入预估总大小 - 对
HashSet：传入足够大的初始容量，并合理设置加载因子（如new HashSet(totalSize, 0.75f)） - 若用
Stream.concat()或Stream.of().flatMap()，底层仍会生成新集合，不自动优化容量，需配合Collectors.toCollection()指定带容量的构造器
批量添加优于逐个添加
不要遍历每个源集合再逐个 add() 元素——这会触发 N 次 size++ 和可能的扩容判断。始终优先调用 addAll(Collection)，它内部使用 System.arraycopy 或批量插入逻辑，效率高一个数量级。
- 错误示范：
list1.forEach(list2::add) - 正确做法：
list2.addAll(list1) - 多个集合时，用循环调用
addAll即可，无需额外封装
根据是否去重与有序性选对合并方式
不同业务场景适用不同策略：
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- 需要去重 + 无序 → 用
HashSet或LinkedHashSet（保持插入顺序）接收所有元素 - 需要去重 + 自然/定制排序 → 用
TreeSet，但注意其O(log n)插入开销，大数据量时不推荐 - 保留重复 + 保持原有顺序 → 用
ArrayList批量addAll - 仅需“逻辑合并”不立即实例化 → 考虑
Stream.concat(a, b).concat(c)延迟求值，适合链式处理且不马上遍历
超大规模合并考虑流式与并行优化
当单次合并涉及百万级以上元素，且各集合本身支持随机访问（如 ArrayList），可借助并行流分片处理，但要注意：
- 并行流不是银弹：小数据量反而因线程开销更慢
- 确保源集合线程安全或只读；否则需先转为不可变副本（如
Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), Collections::unmodifiableList)） - 更稳妥的大数据方案是手动分批
addAll，配合ArrayList.ensureCapacity()显式预留空间
基本上就这些。关键不在“用什么API”，而在于理解每次 add/addAll/collect 背后是否触发扩容、复制或装箱。预估容量、批量操作、按需选型，三者结合就能覆盖绝大多数集合合并性能问题。
