Question

也许我认为这是错误的，但这是一个问题：

我有NSMutableArray所有JSON对象。每个对象看起来都像这样，其中有两个例如：

{
player = "Lorenz";
speed = "12.12";
},
 {
player = "Firmino";
speed = "15.35";
}

好的，这很好，这是我从webserver feed获得的动态信息。现在我想要的是假装有22个这样的条目，速度也不同。

我希望有一个计时器从1.0秒开始到60.0秒，并且每秒几次我希望它能够抓住速度刚刚过去的所有玩家。因此，例如，如果计时器在12.0时关闭，然后在12.5再次关闭，我希望它能够抓住速度在12.0到12.5之间的所有玩家名称，你知道吗？

显而易见的简单方法是每次定时器关闭时完全迭代阵列，但我希望定时器能够完成很多次，例如每秒10次或更多次，这样会相当浪费算法我想。有更好的想法吗？我可以尝试改变数据来自网络服务器的方式，但不要觉得应该是必要的。

Answer 1

注意：编辑以反映更正的理解，即1到60中的数字在该范围内连续递增，而不是该间隔中的随机数。

在进入定时器循环之前，您应该进行一些常见的预处理：

预先将字符串的速度转换为数值，以便快速比较，而无需每次都进行解析。这是每个项目的O（1）和O（n）来处理所有项目。
将数据放在有序容器中，例如排序列表或已排序的二叉树。这样您就可以轻松找到目标范围内的元素。这是O（n log n）对所有项目进行排序。

在第一次迭代中：

使用二进制搜索查找起始索引。这是O（log n）。
使用二进制搜索查找结束索引，使用起始索引绑定搜索。

在后续迭代中：

如果每次迭代增加一个可预测的数量，并且列表中元素之间的步长同样是可预测的数量，那么只需保持指针并根据Pete的注释增加。这将使每次迭代花费O（1）（仅以固定数量向前迈进）。
如果迭代之间的步骤和/或列表中的条目不可预测，则按照初始情况进行二进制搜索。如果值单调递增（我现在理解要说明的问题），即使它们是不可预测的，你也可以通过维护索引将其合并到二进制搜索算法中，而不是直接从中恢复迭代。在那里，如果值是不可预测的，而是使用记住的索引来设置二进制搜索的下限，以便缩小被搜索的区域。这将使每次迭代花费O（log m），其中＆＃34; m＆＃34;是剩下的要考虑的因素。

总的来说，这产生的算法不比O（（N + I）log N）差，其中＆＃34; I＆＃34;是与前一算法相比的迭代次数O（I * N）（并将大部分计算转移到循环之外，而不是在循环内部。）

Answer 2

现代计算机每秒可以进行数十亿次操作。即使您的计时器每秒关闭1000次，并且您需要处理1000个条目，您仍然可以采用天真的方法。

但是要回答这个问题，最好的方法是先根据速度对数据进行排序，然后得到速度已经过去的最后一位玩家的索引。在开始时，指针显然指向第一个玩家。然后，每当你的计时器关闭时，你将需要处理从该索引开始的一些连续的玩家。（伪代码）中的某些东西：

global index = 0;
sort(players); // sort on speed
onTimer = function(currentSpeed) {
    while (index < players.length && players[index].speed < currentSpeed) {
        processPlayer(players[index]);
        ++ index;
    }
}

根据数值

2 个答案: