—举例(学生排课)—
正常思路的处理方法和优化过后的处理方法:
比如说给学生排课。学生和课程是一个多对多的关系。
按照正常的逻辑 应该有一个关联表来维护 两者之间的关系。
现在,添加一个约束条件用于校验。如:张三上学期学过的课程,在排课的时候不应该再排这种课程。
所以需要出现一个约束表(即:历史成绩表)。
即:学生选课表,需要学生成绩表作为约束。
—方案一:正常处理方式—
当一个学生进行再次选课的时候。需要查询学生选课表看是否已经存在。
即有如下校验:
//查询 学生code和课程code分别为 A 和 B的数据是否存在 //list集合中存放 学生选课记录全部的数据 List<StudentRecordEntity> ListStudentRecord=service.findAll(); //查询数据,看是否已经存在 StudentRecordEntity enSr=ListStudentRecord.find(s=>s.学生Code==A && s.课程Code==B); If(enSr==null){ //学生没有选该课程 //.... }else{ //学生已经选过该课程 //.... }
对于上面这种代码的写法,非常的简练。而且也非常易懂。
首先,假设有5000个学生,100门课程。那么对于学生选课的数据集中,数据量将是5000*100.数据量会是十万级别的数量级。
在十万条数据中,查询学生=A课程=B的一条记录。执行的效率会很低。因为find方法的查询也就是where查询,即通过遍历数据集合来查找。
所以,使用上面的代码。在数据量逐渐增长的过程中,程序的执行效率会大幅度下降。
ps:数据量增长,在该例子中并不太适合。例子可能不太恰当。总之,大概就是这个意思。)
—方案二:使用内存进行优化效率—
这种做法,需要消耗内存。或者说把校验的工作向前做(数据的初始化,在部署系统的过程中进行)。即:在页面加载的时候数据只调用提供的public方法进行校验。
//学生Code 到 数组索引 Private Dictionary<string,int> _DicStudentCodeToArrayIndex; //课程Code 到 数据索引 Private Dictionary<string,int> _DicCourseCodeToArrayIndex; //所有学生 List<StudentEntity> ListStudent=service.findAllStudent(); //所有课程 List<CourseEntity> ListCourse=service.findAllCourse(); //所有 学生选课记录 List<StudentCourseEntity> ListStudentRecord=service.finAll(); Private int[,] _ConnStudentRecord=new int[ListStudent.count,ListCourse.count]; //构造 学生、课程的 数组 用于快速查找字典索引 Private void GenerateDic(){ For(int i=0; i<ListStudent.Count; i++) _DicStudentCodeToArrayIndex.Add(ListStudent[i].code,i) } For(int i=0; i<ListCourse.Count; i++){ _DicCourseCodeToArrayIndex.Add(ListCourse[i].code,i) } } //构造学生选课 匹配的 二维数组。 1表示 学生已选该课程 Private void GenerateArray(){ Foreach(StudentRecordEntity sre in ListStudentRecord){ int x=_DicStudentCodeToArrayIndex[sre.学生Code]; int y=DicCourseCodeToArrayIndex[sre.课程Code]; ConnStudentRecord[x,y]=1; } } //对外公开的方法:根据学生Code 和课程Code 查询 选课记录是否存在 /// <returns>返回1 表示存在。返回0表示不存在</returns> Public void VerifyRecordByStudentCodeAndCourseCode(String pStudentCode,String pCourseCode){ int x=_DicStudentCodeToArrayIndex[pStudentCode]; int y=_DicCourseCodeToArrayIndex[pCourseCode]; Return ConnStudentRecord[x,y]; }
—性能分析—
分析一下第二种方案的表象。
1、方法很多。
2、使用的变量很多。
首先要说一下。该优化的目的,是提高学生在选课的时候,所出现的卡顿现象(校验数据量大)。
分别对以上两种方案进行分析:
假设学生为N,课程为M
第一种方案:
时间复杂度很容易计算第一种方案最小为O(NM)
第二种方案:
1、代码多。但是给用户提供的只有一个VerifyRecordByStudentCodeAndCourseCode方法。
2、变量多,因为该方案就是要使用内存提高效率的。
这个方法执行流程:1、在Dictionary中使用Code找Index2、使用Index查询数组。
第一步中,Dictionary中查询是使用的Hash查找算法。时间复杂度为O(lgN)时间比较快。第二步,时间复杂度为O(1),因为数组是连续的使用索引会直接查找对应的地址。
所以,使用第二种方案进行校验,第二种方案时间复杂度为O(lgN+lgM)
—总结—
通过上面的分析,可以看出,内存的付出是可以提高程序的执行效率的。以上只是一个例子,优化的好坏取决于使用的数据结构。
以上就是本文关于Java性能优化之数据结构实例代码的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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