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OC下的中文排序优化

OC下的中文排序优化

作者: 翻炒吧蛋滚饭 | 来源:发表于2016-03-20 20:54 被阅读646次

    前言

    闲暇之余,自己做了一个记录自己个人看过的电影、电视剧、游戏等爱好的小软件来使用,可以给这些项目打分、写评价,最后存到数据库里,可以进行搜索、排序查看等。
    这里面的排序功能,需要对中文进行排序,一开始没什么问题,数据比较少,等待时间不会很久。但慢慢的随着数据越来越多,速度也就越来越慢了,所有我也就开始了排序的优化之旅。

    一、冒泡排序+中文转拼音,500条数据:N久

    这是最开始使用的方式,SQLite不支持中文排序,需要自己添加中文排序的支持,但找了一些资料,都没有实现,因为用的FMDB,毕竟三方的东西,改造起来就没那么方便了。所以最后还是把重心放在了数据库查询结束后的排序。
    数据库查询完成返回一个set,里面存放着查询出来的结果,这里我们需要转成array,里面存放着属相与数据库字段对应的model。
    这里需要对model的name进行中文的排序。最开始我用的是冒泡排序,比较条件是model.name的中文拼音,500条数据的冒泡排序,还要转成拼音,可想而知,需要处理的内容相当多,最终结果我没有计算,反正是等待了很久很久。

    二、NSComparator+中文转拼音,500条数据:20秒

    首先想到就是冒泡排序的问题,冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),考虑到从正序排序为逆序的最糟情况,这完全不适合大量数据的排序。
    所以我就开始寻找其他方式去处理,首先是快速排序,快速排序最理想的时间复杂度为O(nlogn),最差时间O(n^2),所以在这种数据不稳定的情况下,也不是很理想,当然不管是那种排序,代码写起来都比较多、比较乱。
    所以最后还是想到了系统提供的一些方法,一个是enumerateObjectsUsingBlock,另一个是NSComparator。当然这里为了进行比较和排序,选择NSComparator。

           NSArray *sortedArray = [temArray sortedArrayUsingComparator:^(Model * m1,Model *m2) {
               // 伪代码
               if (m1 > m2) {
                   return NSOrderedDescending;
               } else {
                   return NSOrderedAscending;
               }
           }];
    

    temArray是查询出来的数据,当然这里必须是一个NSMutableArray,才能调用这个方法,block中两个参数表示数组中的两个元素,block通过排序条件的判断来返回升序还是降序。
    那么效果如何呢?我们可以用如下方法计算代码执行时间

    CFAbsoluteTime start = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
    CFAbsoluteTime end= CFAbsoluteTimeGetCurrent();
    NSLog(@"time cost: %0.3f ms", (end - start)*1000);
    

    最后的结果是20秒左右,效果有改进,但不理想。

    三、NSComparator+localizedCompare,500条数据:0.02秒

    最后想,那问题肯定就出在中文排序上了,找了很多资料,都没什么效果,最后不小心在一篇博客中找到了中文排序的方法,使用localizedCompare函数进行比较。
    以上代码变成这样了:

    NSArray *sortedArray = [temArray sortedArrayUsingComparator:^(Model * m1,Model *m2) {
    
                if ([m1.name localizedCompare:m2.name] == 1) {
                    return NSOrderedDescending;
                } else {
                    return NSOrderedAscending;
                }
            }];
    

    最后测试效果200ms左右,也就是0.02秒,这样的效果实在惊人。

    总结

    整体比较简单的就实现了,但我想还是会有一些人卡在这个地方,写出来,帮助那些有需要的人吧。

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