问题描述

场景：解析数据包中的数据长度，按照完整的数据包进行分组执行(子包不能被拆分)。

数组拆分说明：

假设数组: {{1, 2, 3, ,4 ,5 ,6, 7, 8}, {1, 2, 3, 4}, {1, 2}} 按照给定的 limit 拆分成为多个二维数组

示例1： 如果传入2分为 3 个数组

{{1, 2, 3, ,4 ,5 ,6, 7, 8}}

{{1, 2, 3, 4}}

{{1, 2,}}

示例2： 如果传入6分为 2 个数组

{{1, 2, 3, ,4 ,5 ,6, 7, 8}}

{{1, 2, 3, 4}, {1, 2,}}

示例3：如果传入1分为 2 个数组

{{1, 2, 3, ,4 ,5 ,6, 7, 8}}

{{1, 2, 3, 4}}

{{1, 2}}

说明：一般数据长度在 5000 左右

第一版代码

第一版本代码，其实是最容易想到的，咱们就顺着遍历，然后每次往最后一个集合里面放，比较复杂的就是边界处理， 大致逻辑如下：

1. 对 resultList[0] 赋初始值；
2. currSize 记录当前累计的数量；
3. 当前的数据放入 resultList 的最后一个子元素中；
4. 获取下一个元素的长度；
5. 判断是否达到阈值，达到阈值就创建新的集合中，此处需要注意是否越界。

private List<List<List<Integer>>> partition(List<List<Integer>> dataList, int limit) {
    List<List<List<Integer>>> resultList = new ArrayList<>();
    int currSize = 0;
    resultList.add(new ArrayList<>());
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        resultList.get(dataList.size() - 1).add(dataList.get(i));
        currSize += subResultList.size();
        int nextSize = (i >= dataList.size() - 1) ? 0 : dataList.get(i + 1).size();
        if (currSize + nextSize >= limit && i < size - 1) {
            resultList.add(new ArrayList<>());
            currSize=0;
        }
    }
    return resultList;
}

优化后版本

这个版本就优化了很多，简化了边界处理，以及 get 集合的操作大致逻辑如下：

1. 如果是 currTotal = 0，就添加一个空集合 resultList 的最后一个元素，并且复位 currTotal = currSize
2. 在后续循环中，如果 currTotal + currSize > limit 也同样处理
3. 其他情况 currTotal += currSize
4. 最后将当前集合添加到 resultList的最后一个元素中

private List<List<Integer>> partition(List<List<Integer>> dataList, int limit) {
    LinkedList<List<List<Integer>>> resultList = new LinkedList<>();
    int currTotal = 0;
    for (List<Integer> subList : dataList) {
        int currSize = subList.size();
        if (currTotal == 0 || currTotal + currSize > limit) {
            currTotal = currSize;
            resultList.add(new LinkedList<>());
        } else {
            currTotal += currSize;
        }
        resultList.getLast().add(subList);
    }
    return resultList;
}

优化总结

1. 数据结构上使用， 使用 ArrayList 会拓容，会存在性能开销，LinkedList 底层是链表结构。
2. 结构上简化，第一种使用探测的方式，需要提前访问下个节点的数据，访问次数 2*n, 第二种只需要访问 n 次，性能提升一倍。
3. 注意细节，有时候不起眼的地方就是最危险的地方。