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  • json数据进行排序和搜索

    千次阅读 2017-07-23 22:53:36
    json数据进行排序和搜索在使用AJAX获取数据时后台返回的大部分都是json数据,在进行程序开发时有时会需要直接这些json数据在js程序中再进行一定的操作,如排序、搜索等,而不是通过AJAX请求由数据库进行这些操作...

    对json数据进行排序和搜索


    在使用AJAX获取数据时后台返回的大部分都是json数据,在进行程序开发时有时会需要直接对这些json数据在js程序中再进行一定的操作,如排序、搜索等,而不是通过AJAX请求由数据库进行这些操作。

    今天我就教给大家如何使用数组的方法来实现这些操作:

    /*假设json就是后台传过来的json数据*/
      var test=[
        {
          price:15,
          id:1,
          description:'这是第一个数据'
        },{
          price:30,
          id:3,
          description:'这是第二个数据'
        },{
          price:5,
          id:2,
          description:'这是第三个数据'
        }
      ];

    此时可以通过数组的sort方法对json数据进行排序,我们可以将其封装为一个函数,方便操作。

      var u=window.u||{};
      u.isArray=function(o) {
        return typeof o=='object'&&Object.prototype.toString.call(o).slice(8,-1).toLowerCase()=='array';
      };
      /**
       * 对json数据按照一定规则进行排列
       * @param  {array} array [需要排序的数组]
       * @param  {string} type  [排序时所依据的字段]
       * @param  {boolean} asc   [可选参数,默认降序,设置为true即为升序]
       * @return {none}       [无返回值]
       */
      u.sort=function(array,type,asc) {
        if(!u.isArray(array)) throw new Error('第一个参数必须是数组类型');
        var asc=asc||false;
        array.sort(function(a,b) {
          if(!asc) {
            return parseFloat(b[type])-parseFloat(a[type]);
          } else {
            return parseFloat(a[type])-parseFloat(b[type]);
          }
        });
      };

    也可以通过数组的filter方法对json数据进行搜索,我们可以将其封装为一个函数,方便操作。

    ```
      /**
       * 对json数组进行搜索
       * @param  {array} array [需要排序的数组]
       * @param  {string} type  [需要检索的字段]
       * @param  {string} value [字段中应包含的值]
       * @return {array}       [包含指定信息的数组]
       */
      u.search=function(array,type,value) {
        if(!u.isArray(array)) throw new Error('第一个参数必须是数组类型');
        var arr=[];
        arr=array.filter(function(a) { 
          return a[type].toString().indexOf(value)!=-1;
        });
        return arr;
      };

    可使用下面的方法进行测试:

      u.sort(test,'price');
      var s=u.search(test,'description',"一");
      console.table(test);
      console.table(s);

    测试结果如下图所示:

    (index)priceiddescription
    0303“这是第二个数据”
    1151“这是第一个数据”
    252“这是第三个数据”

    (index)priceiddescription
    0151“这是第一个数据”
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  • 一组数据进行排序

    千次阅读 2017-12-27 14:35:51
    对于给数据排序的问题,首先要考虑的是数据有什么样的特征? 有没有可能包含有大量的重复的元素?  如果有这种可能的话,三路快排是最好的选择。 是否大部分数据距离它的正确的位置很近?是否近乎有序?...

    对于给数据排序的问题,首先要考虑的是数据有什么样的特征?


    有没有可能包含有大量的重复的元素?

      如果有这种可能的话,三路快排是最好的选择。


    是否大部分数据距离它的正确的位置很近?是否近乎有序?

      如果这样,插入排序是很好的选择。


    是否数据取值的范围非常有限?比如对学生的成绩排序。

      如果这样,计数排序是很好的选择


    对排序有什么额外的要求?

      是否需要稳定的排序?

      如果是的话,归并排序是更好的选择,快排就不行了。


    数据的存储状况是怎样的?

      是否是使用链表存储的?

      如果是的话,归并排序是更好的选择,快排就不行了。


    数据的大小是否可以装载在内存里?

      如果数据量很大,或者内存很小,不足以装载在内存里,需要使用外排序算法。

      

    正确回答一个算法问题,包含对问题的独到见解;优化;代码规范;容错性;等等



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  • 大数据算法:5亿数据进行排序

    万次阅读 多人点赞 2015-10-19 23:32:03
    比如说对数据排序,比如说数据统计,比如说数据计算。而在大量的数据面前,我们总是束手无策,因为我们无法在限定时间的情况下,在效率上做到让人满意,也无法在限定空间的情况下,能够快速解决问题。可能我们在...

    0.前言:

    在大数据研究的路上,我们总要对一些很大的数据进行各种各样的操作。比如说对数据排序,比如说对数据统计,比如说对数据计算。而在大量的数据面前,我们总是束手无策,因为我们无法在限定时间的情况下,在效率上做到让人满意,也无法在限定空间的情况下,能够快速解决问题。可能我们在一些日常的开发过程中,没有遇到过这些问题。不过,现在是时候来考虑一下这样的问题了。因为,现在正值大数据的时代。

    在本文中我会用三种方法,从两个方面来说明如何解决对5亿数据进行排序工作。

    1.版本说明

    商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
    本文作者:Q-WHai
    发表日期: 2015年10月24日
    本文链接:https://blog.csdn.net/lemon_tree12138/article/details/48783535
    来源:CSDN
    更多内容:分类 >> 算法与数学

    2.思路分析:

      拿到这样的一个问题,你的第一感觉是什么?冒泡排序?选择排序?插入排序?堆排?还是快排?可能你的想法是我的内存不够。的确,这么大的一个数据量,我们的内存的确不够。因为单是5亿的整数数据就有3.7个G(别说你是壕,内存大着呢)。既然内存不够,那么我们要怎么来解决呢?

      要知道我们一步做不了的事,两步总能做到。那么我们就来尝试第一步做一些,剩下的一些就等会再来搞定吧。基于这样的思路,就有下面的一个解题方法——分治!

    1.分治——根据数据存在文件中的位置分裂文件到批量小文件中

      相对于朴素的排序,这是一种比较稳妥的解决方法。因为数据量太大了!我们不得不将大事化小,小事化了。

      这里我们的做法是每次读取待排序文件的10000个数据,把这10000个数据进行快速排序,再写到一个小文件bigdata.part.i.sorted中。这样我们就得到了50000个已排序好的小文件了。

      在有已排序小文件的基础上,我只要每次拿到这些文件中当前位置的最小值就OK了。再把这些值依次写入bigdata.sorted中。

    2.分治——根据数据自身大小分裂文件到批量小文件中

      按照数据位置进行分裂大文件也可以。不过这样就导致了一个问题,在把小文件合并成大文件的时候并不那么高效。那么,这里我们就有了另一种思路:我们先把文件中的数据按照大小把到不同的文件中。再对这些不同的文件进行排序。这样我们可以直接按文件的字典序输出即可。

    3.字典树

      关于字典树的基本使用,大家可以参见本人的另一篇博客:《数据结构:字典树的基本使用

      基于《数据结构:字典树的基本使用》这篇博客中对字典序的讲解,我们知道我们要做就是对字典树进行广度优先搜索。

     

    3.结构设计图:

      

     

    4.代码分析:

    0.分治

    (0)分割大文件

      此步对大文件的分割是按序进行的,这样我们就可以确保数据的离散化,不会让一个小文件中的数据很多,一个小文件的数据很少。

     

    public static void splitBigFile2PartBySerial(String filePath, String partPath) throws IOException {
            File file = new File(filePath);
            FileInputStream inputStream = new FileInputStream(file);
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
            
            StringBuffer buffer = new StringBuffer();
            
            String readerLine = "";
            int line = 0;
            while ((readerLine = reader.readLine()) != null) {
                buffer.append(readerLine + " ");
                if (++line % Config.PART_NUMBER_COUNT == 0) {
                    sortStringBuffer(buffer);
                    int splitLine = line / Config.PART_NUMBER_COUNT;
                    write(partPath.replace("xxx", "" + splitLine), buffer.toString());
                    buffer.setLength(0);
                    System.out.println("SPLIT: " + splitLine);
                }
            }
            
            reader.close();
        }

     

    (1)排序

     

      即使是已经切割成小份的了,不过每个小文件中的数据集仍然有50000个。因为50000个数据也不是一个小数据,在排序的过程中,也会有一些讲究,所有这里我们使用的是快排。如下:

     

    public static void sortStringBuffer(StringBuffer buffer) {
            String[] numberTexts = buffer.toString().split(" ");
            buffer.setLength(0);
            int[] numbers = new int[numberTexts.length];
            for (int i = 0; i < numberTexts.length; i++) {
                numbers[i] = Integer.parseInt(numberTexts[i]);
            }
            
            int[] sorted = QKSort.quickSort(numbers);
            for (int i = 0; i < sorted.length; i++) {
                buffer.append(sorted[i] + "\n");
            }
        }

     

    (2)合并

     

      在合并的时候,我们要明确一个问题。虽然我们的单个小文件已经有序,不过我们还并不知道整体的顺序。比如:

      文件1:1 2 4 6 9 34 288

      文件2:4 5 6 87 99 104 135

      上面的两个文件虽然每个文件内部已经有序,不过整体来说,是无序的。对于在单个文件有序的基础上,我们可以做一些事情。我们可以把每个文件中的数据看成是一个队列,我们总是从队列的首部开始进行出队(因为队列的头部总是最小的数)。这样,我们就把问题转化成从N个小文件中依次比较,得到最小的结果并记入文件(当然,我们不可以生成一个数就写一次文件,这样太低效了,我们可以使用一个变量缓存这此"最小值",在累计到一定数量之后再一次性写入。再清空变量,循环反复,直到文件全部写入完毕)。

     

    public static void mergeSorted(String dirPath) throws NumberFormatException, IOException {
            long t = System.currentTimeMillis();
            
            File dirFile = new File(dirPath);
            File[] partFiles = dirFile.listFiles();
            
            FileInputStream[] inputStreams = new FileInputStream[partFiles.length];
            BufferedReader[] readers = new BufferedReader[partFiles.length];
            
            int[] minNumbers = new int[partFiles.length];
            for (int i = 0; i < partFiles.length; i++) {
                inputStreams[i] = new FileInputStream(partFiles[i]);
                readers[i] = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStreams[i]));
                minNumbers[i] = Integer.parseInt(readers[i].readLine());
            }
            
            int numberCount = Config.TOTAL_NUMBER_COUNT;
            while (true) {
                int index = Tools.minNumberIndex(minNumbers);
                System.out.println(minNumbers[index]);
                write(Config.BIGDATA_NUMBER_FILEPATH_SORTED, minNumbers[index] + "\n");
                minNumbers[index] = Integer.parseInt(readers[index].readLine());
                
                if (numberCount-- <= 0) {
                    break;
                }
            }
            
            System.err.println("TIME: " + (System.currentTimeMillis() - t));
            
            for (int i = 0; i < partFiles.length; i++) {
                inputStreams[i].close();
                readers[i].close();
            }
        }

    注:这里关于分治的算法,我就只提供一种实现过程了。可能从上面的说明中,大家也意识到了一个问题,如果我们把大文件中的数据按照数值大小化分到不同的小文件中。这样会有一个很致命的问题,那就是可能我们的小文件会出现两极分化的局面,即有一部分文件中的数据很少,有一部分小文件中的数据很多。所以,这里我就不再提供实现过程,在上面有所说明,只是想说我们在解决问题的时候,可能会有很多不同的想法,这些想法都很好,只是有时我们需要一个最优的来提升逼格(^_^)。

     

    1.字典树

      因为我们知道字典树是可以压缩数据量的一种数据结构,尤其是针对那么使用的字符串个数有限(比如:'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9'),并整体数量很多的情况。因为我们可以可以让同一个字符重复使用多次。比如:"123456789"和"123456780"其实只使用了'0'-'9'这10个字符而已。关于字典树的实现,我想是很简单的一种方法。如果你还是感觉有些朦胧和模糊的话,就请参见本人的另一篇博客《数据结构:字典树的基本使用》,在那一篇博客中,我有很详细地介绍对字典树的各种基本操作及说明。

      这里我还是贴出一部分关键的代码,和大家一起学习吧。代码如下:

    (0)将数据记入文件

     

    public static void sortTrie(String filePath) throws IOException {
            File file = new File(filePath);
            FileInputStream inputStream = new FileInputStream(file);
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
            
            TrieTree tree = new TrieTree("sorting");
            String readerLine = "";
            int line = 0;
            while ((readerLine = reader.readLine()) != null) {
                tree.insert(readerLine);
                if (++line % Config.PART_NUMBER_COUNT == 0) {
                    System.out.println("LINE: " + line);
                }
            }
            
            System.out.println("文件读取完毕");
            
            writeTrieTree2File(Config.BIGDATA_NUMBER_FILEPATH_SORTED, tree);
            
            reader.close();
        }

     

    (1)对字典树进行广度优先搜索

     

     

    public static void sortNumberOrder(String filePath, Node node) throws IOException {
            Queue<Node> queuing = new LinkedList<Node>();
            queuing.offer(node);
            
            while (!queuing.isEmpty()) {
                Node currentNode = queuing.poll();
                if (currentNode.isEnd()) {
                    buffer.append(getNodePath(currentNode) + "\n");
                    if (++index % 50000 == 0) {
                        write(filePath, buffer.toString());
                    }
                }
                Node[] children = currentNode.getChildren();
                for (Node sonNode : children) {
                    if (sonNode != null) {
                        queuing.offer(sonNode);
                    }
                }
            }
        }
        
        /**
         * 获得某一节点的上层节点,即前缀字符串
         * @param node
         * @return
         */
        public static String getNodePath(Node node) {
            StringBuffer path = new StringBuffer();
            Node currentNode = node;
            while (currentNode.getParent() != null) {
                path.append(currentNode.getName());
                currentNode = currentNode.getParent();
            }
            
            return path.reverse().toString();
        }

     

    5.小结:

     

    在大数据的探索还远不止于此。还有很多东西等着我们去了解,去发现,以及创造。

    而对于大量数据的问题,我们可以利用分治来化解它的大,从而可以更方便地去观察全局。也可以使用我们已经学习过的一些数据结构及算法来求解问题。不过随着我们不断地学习,不断地探索,我们可能会感觉到自己学习的一些固有的数据结构和算法并不能完全地解决我们遇到的问题,那么就需要我们的创造力了。

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  • 通过索引找到每一行所对应列的数据,之后该列的所有数据进行排序(本实例只进行降序排列),排序结果的每个数据的索引就是该数据所对应行的位置。 【问题解决】 1、如何知道那一列需要排...

    【提出需求】

           点击表格头部的时候根据对应列的所有值来进行排序,最终显示排序后的数据行。

    【具体效果】

    【步骤思路】

           点击需要排序列的数据头,获取数据头所在列的索引。通过索引找到每一行所对应列的数据,之后对该列的所有数据进行排序(本实例只进行降序排列),排序结果的每个数据的索引就是该数据所对应行的位置。

    【问题解决】

           1、如何知道那一列需要排序?

                 想要知道那些一列的数据需要排序,实现的方法有很多种,但是最重要的一点是必须要知道所点击的头部所在的列数。最简单的方法就是给需要排序的头部添加排序列名,之后判断该点击的头部是否是排序列名(判断的方式也有很多种,本实例使用的是className属性,因为就只有一个类名。还有其他方式getAttribute、match、search、indexOf、lastIndexOf等函数),如果是则执行排序处理代码块,如果不是则不做任何的处理。

    if(this.className)

           相关知识点:

                 文章:JavaScript对Html元素的Class操作 - className、classList、Attribute

                 文章:JavaScript字符串和数值对象

     

           2、虽然获取了排序列的索引,但是如何获取每一行的所对应列的数据呢?

                 排序列有一个特征就是相同一列所在行的索引都是相同的,所以获取了排序列的索引之后,只需要获取每一行的节点集合,然后再访问其节点内容的数据列集合,然后再通过索引去访问对应数据列的数据(通过innerText获取数据的文本值,如果数据是数值字符的话,一般会自动转化为数值,不过最好人为转化以下)。

    ContTrList[j].getElementsByTagName("td")[this.index].innerText;

           相关知识点:

                 文章:JavaScript之DOM操作总结

     

            3、虽然获取了每一行的数据,但是如何知道排序后该数据对应的是哪一行数据?

                 想要解决这个问题也有很多种方式,但是都比较困难,例如可以通过自定义属性,但是这种方式无法解决跨域问题,也可以通过其他数组存储索引等等。本实例使用了二维数组,对每组数组元素的第二个元素赋予该数值对应行的索引值,从而解决无法跨域或者获取麻烦的问题的

    for(var j = 0; j < ContTrList.length; j++) {
        //该for循环是遍历内容区中的tr标签,并且查找对应的td标签
        sortArray[j][0] = ContTrList[j].getElementsByTagName("td")[this.index].innerText;
        sortArray[j][1] = j;
    }

            相关知识点:

                 文章:JavaScript数组Array对象知识点详解

                 文章: JavaScript创建二维数组或多维数组

           注意:排序之前,需要确定行内的数据是数值还是字符串,是升序还是降序等等。通常的方法自然是遍历所有的列数据,看最终返回的结果。本实比较懒,只对第一个进行了判断,在这里安利一波isNaN ()函数。isNaN() 函数用于检查其参数是否是非数字值。如果是非数字值,则返回true,否则返回false。这样我就省去了通过正则表达式去数据是字符还是数值了。

    //判断是数值排序还是字符排序
    if(!isNaN(sortArray[0][0])){
        sortArray.sort(sortNumber);
    }else{
        sortArray.sort();
    }

     

            4、获取了行索引之后,如何更新行数据呢?

                 索引是无法重复的,所以我们可以通过循环去访问排序后的数值所对应的行索引,这里要注意的是我们获取的只是对应行的节点。所以想要更新数据行也有很多种方法,例如:删除容器内的所有数据行子节点,之后通过遍历一个一个的插入。本实例直接通过拼接数据行的HTML字符串,直接更新父容器的数据行。

    //排序完毕之后开始调序
    for(var x = 0; x < ContTrList.length; x++) {
        newNodeHtml += "<tr>" + ContTrList[sortArray[x][1]].innerHTML + "</tr>";
    }
    //删除当前内容,插入新的内容
    Container.innerHTML = newNodeHtml;

             相关知识点:

                 文章:JavaScript之DOM操作总结

     

    【最终代码】

    //HTML代码
    <table border="1" cellpadding="5" style="border-collapse: collapse;text-align: center;">
    	<tbody>
    		<tr id="HeadTD">
    			<td class="sort">姓名</td>
    			<td class="sort">学号</td>
    			<td class="sort">语文</td>
    			<td class="sort">数学</td>
    			<td class="sort">英语</td>
    			<td class="sort">总分</td>
    			<td class="sort">平均分</td>
    		</tr>
    	</tbody>
    	<tbody id="ContTD">
    		<tr>
    			<td>张三</td>
    			<td>220305</td>
    			<td>11</td>
    			<td>22</td>
    			<td>33</td>
    			<td>22</td>
    			<td>44</td>
    		</tr>
    		<tr>
    			<td>李四</td>
    			<td>220302</td>
    			<td>33</td>
    			<td>44</td>
    			<td>66</td>
    			<td>99</td>
    			<td>33</td>
    		</tr>
    		<tr>
    			<td>黄五</td>
    			<td>220307</td>
    			<td>22</td>
    			<td>55</td>
    			<td>22</td>
    			<td>55</td>
    			<td>66</td>
    		</tr>
    		<tr>
    			<td>赵六</td>
    			<td>220303</td>
    			<td>44</td>
    			<td>22</td>
    			<td>33</td>
    			<td>66</td>
    			<td>88</td>
    		</tr>
    	</tbody>
    </table>
    
    //JavaScript代码
    window.onload = function() {
    	var HeadTD = document.getElementById("HeadTD");
    	var ContTD = document.getElementById("ContTD");
    	var HeadList = HeadTD.getElementsByTagName("td");
    	var ContTrList = ContTD.getElementsByTagName("tr");
    	var sortArray = new Array();
    	var newNode;
    	for(var i = 0; i < HeadList.length; i++) {
    		HeadList[i].index = i;
    		HeadList[i].onclick = function() {
    			if(this.className) {
    				newNode = "";
    				for(var j = 0; j < ContTrList.length; j++) {
    					sortArray[j] = new Array();
    					sortArray[j][0] = ContTrList[j].getElementsByTagName("td")[this.index].innerText;
    					sortArray[j][1] = j;
    				}
    				
    				if(!isNaN(sortArray[0][0])){
    					sortArray.sort(sortNumber);
    				}else{
    					sortArray.sort();
    				}
    
    				for(var x = 0; x < ContTrList.length; x++) {
    					newNode += "<tr>" + ContTrList[sortArray[x][1]].innerHTML + "</tr>";
    				}
    
    				ContTD.innerHTML = newNode;
    			}
    		}
    	}
    }
    function sortNumber(b, a) {
    	if(a > b) {
    		return 1
    	} else if(a < b) {
    		return -1
    	} else {
    		return 0
    	}
    }

     

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空空如也

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怎么对部分数据进行排序