可变行高列表行定位算法¶

在SOUI中实现可变行高的列表控件时，快速定位列表行是一个关键问题。本文介绍一种高效的行定位算法实现。

问题背景¶

为什么需要可变行高？¶

• 内容格式不一致时，固定行高可能造成空间浪费
• 影响用户体验，需要更多的滚动操作
• 不能很好地适应不同类型的内容显示

算法需求¶

假设列表中的表项高度序列为：

1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,4,5

基本解决方案¶

1. 逐行累加法¶

• 从第一行开始逐行计算累加高度
• 时间复杂度：O(n)
• 适用于数据量较小的情况
• 数据量大时性能较差

2. 分组索引法¶

将数据按固定数量分组，建立索引表：

示例：每3个元素一组
索引表：(6),(6),(6),(6),(9)

高效算法实现¶

索引树方案¶

对于大数据量，采用多级分组，形成索引树：

1. 树结构设计
2. 每个节点存储子树高度和
3. 叶节点对应实际数据

4. 树高决定查找效率

5. 时间复杂度

6. 查找：O(log n)
7. 更新：O(log n)

动态更新支持¶

更新过程¶

1. 定位到叶节点
2. 更新叶节点高度
3. 递归更新父节点
4. 总体复杂度：O(log n)

实现示例¶

SOUI中的具体实现可以参考SListViewItemLocatorFlex类：

class SListViewItemLocatorFlex : public TObjRefImpl<IListViewItemLocator>
{
    struct IndexItem
    {
        int height;     // 节点高度和
        int subItems;   // 子项数量
    };

    std::vector<IndexItem> m_indexTree;  // 索引树数组
    int m_levels;                        // 树的层数

public:
    // 定位指定位置对应的行号
    int Position2Item(int position);

    // 更新指定行的高度
    void UpdateHeight(int item, int height);

private:
    // 构建索引树
    void BuildIndexTree();

    // 更新节点及其父节点
    void UpdateTreeNode(int node);
};

优化建议¶

1. 索引树优化¶

• 选择合适的分组大小
• 平衡树的深度和宽度
• 考虑缓存常用位置

2. 更新策略优化¶

• 批量更新时合并处理
• 延迟更新非可视区域
• 预计算可能用到的位置

3. 内存优化¶

• 合理设置索引树大小
• 动态调整树结构
• 重用节点对象

实际应用¶

使用场景¶

• 聊天记录显示
• 新闻列表
• 商品展示
• 复杂数据展示

性能指标¶

• 千级数据量：<1ms定位
• 万级数据量：<2ms定位
• 动态更新：<0.5ms/次

注意事项¶

1. 初始化
2. 合理设置初始容量

3. 预估数据规模

4. 更新处理

5. 避免频繁单条更新

6. 合理使用批量更新

7. 内存管理

8. 控制索引树大小
9. 及时释放无用数据

结论¶

这种基于索引树的算法能够高效处理大规模可变行高列表的定位问题，在SOUI的ListView控件中得到了很好的应用。通过合理的优化和使用，可以满足大多数实际应用场景的需求。