Question

我正在开发部署到遇到性能问题的移动设备的SAPUI5。

下面的函数返回一个promise，使用下划线_each循环遍历类别和问题，然后依次对每个问题进行读取，最后更新视图模型并解决承诺。

以这种方式进行操作是否有任何问题，可以进一步优化吗？

_getAnswers: function() {
  return new Promise(function(resolve, reject) {

    // Loop through Categories for questions.
    _.each(oViewData.categories, function(result, index) {

      // For each Category, read Answers for each Question 
      _.each(result, function(resultInner, indexInner) {

        // Read AnswerSet on QuestionId
        surveyModel.read("/AnswerSet", {
          filters: [
            new Filter("QuestionId", FilterOperator.EQ, resultInner.QuestionId)
          ],
          success: function(oData) {
            oData.results = _.sortBy(oData.results, 'AnswerId');
            // Populate Answer Array for Question
            var oAnswersArray = [];

            _.each(oData.results, function(resultInnerInner, indexInnerInner) {
              oAnswersArray.push(resultInnerInner);
            });

            // Check what the current Answer is for the Question.
            _.each(oAnswersArray, function(answerData, answerIndex) {
              if (oViewData.categories[resultInner.CategoryId].questions[a].AnswerId === oAnswersArray[answerIndex].AnswerId) {
                oAnswersArray[answerIndex].Selected = true;
              }
            });

            // Write back the Answer Array to the viewModel
            oViewData.categories[resultInner.CategoryId].questions[a].answers = oAnswersArray;
            oViewModel.setData(oViewData);

            // Go to next Question in the Loop.
            a++;

            // resovle Promise and continue.
            resolve(true);
          },
          error: function(oError) {}
        });
      });
    });
  });
}

Answer 1

在计算机科学中，有一个术语称为“ Big O'Notation”。这用于衡量算法在给定数据量下所花费的时间。通常，嵌套循环会使计算时间增加。

您正在做的事情被称为O（N ^ 2），其中每个嵌套循环都会递增指数。

请阅读：https://rob-bell.net/2009/06/a-beginners-guide-to-big-o-notation/

如果我是您，我将更改您访问数据的方式，并研究一种不涉及嵌套循环的更好的结构。

即在单击类别之前，请勿加载类别中的项目。

编辑：似乎您在第二个循环的每次迭代中都返回了回调。这也不是最佳的。

如何优化循环和承诺？

1 个答案: