2009年8月20日
在一個項目里面有這么一個技術(shù)需求:
1.集合中元素個數(shù),10M
2.根據(jù)上限和下限從一個Set中過濾出滿足要求的元素集合.
實際這個是個很典型的技術(shù)要求, 之前的項目也遇見過,但是因為當(dāng)時的類庫不多, 都是直接手寫實現(xiàn)的. 方式基本等同于第一個方式.
在這個過程中, 我寫了四個方式, 基本記錄到下面.
第一個方式:對Set進(jìn)行迭代器遍歷, 判斷每個元素是否都在上限和下限范圍中.如果滿足則添加到結(jié)果集合中, 最后返回結(jié)果集合.
測試效果:集合大小100K, 運(yùn)算時間 3000ms+
過濾部分的邏輯如下:
1 void filerSet(Set<BigDecimal> targetSet, String lower, String higher) {
2 BigDecimal bdLower = new BigDecimal(Double.parseDouble(lower));
3 BigDecimal bdHigher = new BigDecimal(Double.parseDouble(higher));
4
5 Set<BigDecimal> returnSet = new HashSet<BigDecimal>();
6 for (BigDecimal object : targetSet) {
7 if (isInRange(object, bdLower, bdHigher)) {
8 returnSet.add(object);
9 }
10 }
11 }
12
13 private boolean isInRange(BigDecimal object, BigDecimal bdLower,
14 BigDecimal bdHigher) {
15 return object.compareTo(bdLower) >= 0
16 && object.compareTo(bdHigher) <= 0;
17 }
第二個方式: 借助TreeSet, 原始集合進(jìn)行排序, 然后直接subset.
測試效果: 集合大小10M, 運(yùn)算時間: 12000ms+(獲得TreeSet) , 200ms(獲得結(jié)果)
過濾部分的邏輯如下(非常繁瑣):
1 Set<BigDecimal> getSubSet(TreeSet<BigDecimal> targetSet, String lower,
2 String higher) {
3
4 BigDecimal bdLower = new BigDecimal(Double.parseDouble(lower));
5 BigDecimal bdHigher = new BigDecimal(Double.parseDouble(higher));
6
7 if ((bdHigher.compareTo(targetSet.first()) == -1)
8 || (bdLower.compareTo(targetSet.last()) == 1)) {
9 return null;
10 }
11
12 boolean hasLower = targetSet.contains(bdLower);
13 boolean hasHigher = targetSet.contains(bdHigher);
14 if (hasLower) {
15 if (hasHigher) {
16 System.out.println("get start:" + bdLower);
17 System.out.println("get end:" + bdHigher);
18 return targetSet.subSet(bdLower, true, bdHigher, true);
19 } else {
20 BigDecimal newEnd = null;
21 System.out.println("get start:" + bdLower);
22 SortedSet<BigDecimal> returnSet = null;
23 if (bdHigher.compareTo(targetSet.last()) != -1) {
24 newEnd = targetSet.last();
25 } else {
26 SortedSet<BigDecimal> newTargetSet = targetSet
27 .tailSet(bdLower);
28 for (BigDecimal object : newTargetSet) {
29 if (object.compareTo(bdHigher) == 1) {
30 newEnd = object;
31 break;
32 } else if (object.compareTo(bdHigher) == 0) {
33 newEnd = object;
34 break;
35 }
36 }
37 }
38 returnSet = targetSet.subSet(bdLower, true, newEnd, true);
39 if (newEnd.compareTo(bdHigher) == 1) {
40 returnSet.remove(newEnd);
41 }
42 return returnSet;
43 }
44
45 } else {
46 if (hasHigher) {
47 System.out.println("get end:" + bdHigher);
48 TreeSet<BigDecimal> newTargetSet = (TreeSet<BigDecimal>) targetSet
49 .headSet(bdHigher, true);
50 BigDecimal newStart = null;
51 SortedSet<BigDecimal> returnSet = null;
52
53 if (bdLower.compareTo(targetSet.first()) == -1) {
54 newStart = targetSet.first();
55 } else {
56 for (BigDecimal object : newTargetSet) {
57 if (object.compareTo(bdLower) != -1) {
58 newStart = object;
59 break;
60 }
61 }
62 }
63 returnSet = targetSet.subSet(newStart, true, bdHigher, true);
64
65 return returnSet;
66 } else {
67 System.out.println("Not get start:" + bdLower);
68 System.out.println("Not get end:" + bdHigher);
69 BigDecimal newStart = null;
70 BigDecimal newEnd = null;
71 if (bdHigher.compareTo(targetSet.last()) != -1) {
72 newEnd = targetSet.last();
73 }
74 if (bdLower.compareTo(targetSet.first()) == -1) {
75 newStart = targetSet.first();
76 }
77 for (BigDecimal object : targetSet) {
78 if (newStart == null) {
79 if (object.compareTo(bdLower) != -1) {
80 newStart = object;
81 if (newEnd != null) {
82 break;
83 }
84 }
85 }
86
87 if (newEnd == null) {
88 if (object.compareTo(bdHigher) != -1) {
89 newEnd = object;
90 if (newStart != null) {
91 break;
92 }
93 }
94 }
95 }
96
97 if (newStart == null) {
98 if (newEnd == null) {
99 if ((bdHigher.compareTo(targetSet.first()) == -1)
100 || (bdLower.compareTo(targetSet.last()) == 1)) {
101 return null;
102 }
103 return targetSet;
104 } else {
105 SortedSet<BigDecimal> newTargetSet = targetSet.headSet(
106 newEnd, true);
107 if (newEnd.compareTo(bdHigher) == 1) {
108 newTargetSet.remove(newEnd);
109 }
110 return newTargetSet;
111 }
112 } else {
113 if (newEnd == null) {
114 SortedSet<BigDecimal> newTargetSet = targetSet.tailSet(
115 newStart, true);
116 return newTargetSet;
117 } else {
118 SortedSet<BigDecimal> newTargetSet = targetSet.subSet(
119 newStart, true, newEnd, true);
120 if (newEnd.compareTo(bdHigher) == 1) {
121 newTargetSet.remove(newEnd);
122 }
123 return newTargetSet;
124 }
125 }
126 }
127 }
128 }
第三種方式: 使用Apache Commons Collections, 直接對于原始Set進(jìn)行filter.
測試效果:集合大小10M,過濾結(jié)果1M, 運(yùn)算時間: 1000ms+
過濾部分的代碼如下:
1 //過濾的主體邏輯
2 void filterSet(Set<BigDecimal> targetSet, String lower, String higher) {
3 final BigDecimal bdLower = new BigDecimal(Double.parseDouble(lower));
4 final BigDecimal bdHigher = new BigDecimal(Double.parseDouble(higher));
5
6 Predicate predicate = new Predicate() {
7 public boolean evaluate(Object object) {
8 BigDecimal bDObject = (BigDecimal) object;
9 return bDObject.compareTo(bdLower) >= 0
10 && bDObject.compareTo(bdHigher) <= 0;
11 }
12 };
13
14 CollectionUtils.filter(targetSet, predicate);
15 }
第四種方式:使用Guava(google Collections), 直接對于原始Set進(jìn)行Filter
測試效果:集合大小10M,過濾結(jié)果1M, 運(yùn)算時間: 100ms-
過濾部分的代碼如下:
1 //guava filter
2
3 Set<BigDecimal> filterSet(Set<BigDecimal> targetSet, String lower,
4 String higher) {
5 final BigDecimal bdLower = new BigDecimal(Double.parseDouble(lower));
6 final BigDecimal bdHigher = new BigDecimal(Double.parseDouble(higher));
7
8 Set<BigDecimal> filterCollection = Sets.filter(targetSet,
9 new Predicate<BigDecimal>() {
10 @Override
11 public boolean apply(BigDecimal input) {
12 BigDecimal bDObject = (BigDecimal) input;
13 return bDObject.compareTo(bdLower) >= 0
14 && bDObject.compareTo(bdHigher) <= 0;
15 }
16 });
17
18 return filterCollection;
19 }
四種方式對比如下:
第一種方式: 僅依賴于JAVA原生類庫 遍歷時間最慢, 代碼量很小
第二種方式: 僅依賴于JAVA原生類庫 遍歷時間比較慢(主要慢在生成有序Set), 代碼量最多
第三種方式: 依賴于Apache Commons Collections, 遍歷時間比較快, 代碼量很少
第四種方式: 依賴于Guava, 遍歷時間最快, 代碼量很少
基于目前個人的技術(shù)水平和視野, 第四種方式可能是最佳選擇.
記錄一下, 以后可能還會有更好的方案.
posted @
2014-06-21 23:33 混沌中立 閱讀(7384) |
評論 (10) |
編輯 收藏
在幾年之前,在大學(xué)里面的時候,認(rèn)為系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計,就像建筑設(shè)計一樣,會把骨架搭成,然后有具體人員進(jìn)行詳細(xì)的開發(fā).
在后來,工作中,慢慢有了一些變化,因為原先的想法不太切合實際,系統(tǒng)就是在變化之中的,如果固定了骨架,那就很難的敏捷面對變化.
所以,系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計,應(yīng)該是面向接口的設(shè)計,確定各個部分之間的數(shù)據(jù)接口和方法接口.這樣,即使有了變化,只要遵循接口的定義,就還是可以面對變化.
最近,又有了想法的變化.架構(gòu)的設(shè)計,應(yīng)該就是規(guī)則和規(guī)約的設(shè)計.設(shè)計出一系列,統(tǒng)一的,和諧的規(guī)則,在這些規(guī)則之前圈住的部分,實際就是系統(tǒng)的全貌.
接口的設(shè)計,實際只是規(guī)則和規(guī)約設(shè)計的一個部分.
架構(gòu)的設(shè)計,不應(yīng)該只是程序方面的事情,同時也包含了心理學(xué)方面和社會學(xué)方面的一些規(guī)則.例如:團(tuán)隊在面對變化時候,需要采用的規(guī)則和流程.
只有包含了這些非程序上的規(guī)則之后,才能保證架構(gòu)風(fēng)格的統(tǒng)一協(xié)調(diào).
以上,是我對系統(tǒng)設(shè)計的想法的轉(zhuǎn)變過程.記錄于此,以供回溯.
posted @
2009-09-02 10:53 混沌中立 閱讀(252) |
評論 (0) |
編輯 收藏
面對著滿屏幕的程序
是三年前,項目剛剛啟動的時候,同事寫的代碼.
三年過去了,項目由第一期變成了第七期.
這段代碼還是在這里,有個屬性是list,其中每個cell都是一個長度18的String數(shù)組.
數(shù)組里面放置了所需要導(dǎo)出到頁面table的內(nèi)容.
現(xiàn)在要開始修改了,需要向頁面的table中增加4列.
繁瑣的讓人要命的工作,需要跟蹤這個循環(huán),判斷每個pattern下面,這個長度18的數(shù)組里面放了哪些內(nèi)容.
好吧,對象化維護(hù)從數(shù)組開始,把數(shù)組對折,因為這個數(shù)組時一個比較數(shù)組,前面9個元素是之前的情況,后面9個事之后的情況.
用一個bean,放入兩次就可以了.但是bean中,需要一個標(biāo)志,標(biāo)識是之前的情況還是之后的情況.
同時需要一個transform方法,把之前從幾個來源過來的情況,變成bean的屬性.
接下來需要一個values方法,把bean里面的屬性直接按順序轉(zhuǎn)化成數(shù)組.
本期新增的4個屬性,直接放入bean中就可以了.
這樣原來很復(fù)雜的數(shù)組,就可以簡單的用對象來解決.外部的接口完全沒有變化.
維護(hù)程序,從把數(shù)組(特別是異型數(shù)組)對象化開始.
posted @
2009-08-20 13:43 混沌中立 閱讀(1358) |
評論 (1) |
編輯 收藏