当前位置：首页 > wzjs >正文

网站百度提示风险网站使用方法

wzjs 2025/9/16 6:14:50

网站百度提示风险,网站使用方法,响应式网页怎么设计,张家港质监站网址目的：减少数据库压力传统解决方案获取拖拽后元素的前一个元素的位置，重新排序后面的所有元素，如果没有前一个元素，则统一全排。例如：将item1拖拽到item6之后，按顺序排列可以不处理item6及之前的数据&a…

在这里插入图片描述
目的：减少数据库压力

传统解决方案

获取拖拽后元素的前一个元素的位置，重新排序后面的所有元素，如果没有前一个元素，则统一全排。
例如：将item1拖拽到item6之后，按顺序排列可以不处理item6及之前的数据，但是必须重新处理item1及之后所有的数据。
在这里插入图片描述

位置间隔法

获取拖拽后前一个元素和后一个元素，设置当前顺序为中间数值，不用修改其他元素，如果顺序过于紧密则出发重平衡机制。
这里需要几个参数：初始值（BASE_SCORE），间隔(INITIAL_INTERVAL)，平衡参数(MIN_GAP )。
1.第一个元素作为初始值
2.当新添加一个元素时，取最大值+间隔
3.当修改顺序时，计算相邻项目的中间值作为新元素顺序值。
4.当新元素值与前后元素间隔小于平衡参数时，触发重平衡。

初始数据

@Entity
public class SortableItem {@Id@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)private Long id;// 使用Double类型存储分数（也可用BigDecimal提高精度）private Double sortScore;// 其他业务字段private String name;private boolean visible;// 初始分数分配@PrePersistpublic void initializeSortScore() {if (this.sortScore == null) {// 获取当前最大分数Double maxScore = repository.findMaxSortScore();this.sortScore = (maxScore != null) ? maxScore + INITIAL_INTERVAL : BASE_SCORE;}}// 常量定义private static final Double BASE_SCORE = 1000000.0;private static final Double INITIAL_INTERVAL = 10000.0;
}

插入移动实现

@Service
public class FractionalSortService {// 最小允许间隔（避免浮点精度问题）private static final Double MIN_GAP = 0.0001;@Transactionalpublic void moveItem(Long itemId, Long prevId, Long nextId) {SortableItem movingItem = itemRepository.findById(itemId).orElseThrow();SortableItem prevItem = prevId != null ? itemRepository.findById(prevId).orElse(null) : null;SortableItem nextItem = nextId != null ? itemRepository.findById(nextId).orElse(null) : null;// 计算新分数Double newScore = calculateNewScore(prevItem, nextItem);// 检查是否需要重平衡if (requiresRebalance(prevItem, newScore, nextItem)) {rebalanceItems(prevItem, nextItem);// 重新计算新位置newScore = calculateNewScore(prevItem, nextItem);}// 更新分数movingItem.setSortScore(newScore);itemRepository.save(movingItem);}private Double calculateNewScore(SortableItem prev, SortableItem next) {Double prevScore = (prev != null) ? prev.getSortScore() : 0.0;Double nextScore = (next != null) ? next.getSortScore() : prevScore + 2 * INITIAL_INTERVAL;// 简单情况：有足够间隔if (nextScore - prevScore > MIN_GAP) {return (prevScore + nextScore) / 2.0;}// 复杂情况：使用扩展范围算法return extendedRangeCalculation(prevScore, nextScore);}private Double extendedRangeCalculation(Double prevScore, Double nextScore) {// 使用对数刻度扩展范围double range = nextScore - prevScore;double logRange = Math.log(range);// 在指数空间计算中点double midLog = (Math.log(prevScore) + Math.log(nextScore)) / 2;return Math.exp(midLog);}private boolean requiresRebalance(SortableItem prev, Double newScore, SortableItem next) {if (prev != null && (newScore - prev.getSortScore()) < MIN_GAP) {return true;}if (next != null && (next.getSortScore() - newScore) < MIN_GAP) {return true;}return false;}
}

重平衡实现

private void rebalanceItems(SortableItem startItem, SortableItem endItem) {// 获取需要重平衡的范围List<SortableItem> items = findItemsBetween(startItem, endItem);if (items.size() < 2) return;// 计算总范围和步长double startScore = items.get(0).getSortScore();double endScore = items.get(items.size()-1).getSortScore();double totalRange = endScore - startScore;double step = totalRange / (items.size() + 1);// 分配新分数for (int i = 0; i < items.size(); i++) {SortableItem item = items.get(i);item.setSortScore(startScore + step * (i + 1));}// 批量保存itemRepository.saveAll(items);
}private List<SortableItem> findItemsBetween(SortableItem start, SortableItem end) {// 根据业务需求确定范围大小int neighborCount = 50; // 前后各取50个项目List<SortableItem> before = itemRepository.findPreviousItems(start != null ? start.getId() : null, neighborCount);List<SortableItem> after = itemRepository.findNextItems(end != null ? end.getId() : null,neighborCount);// 合并结果List<SortableItem> result = new ArrayList<>();result.addAll(before);if (start != null) result.add(start);if (end != null) result.add(end);result.addAll(after);// 按分数排序result.sort(Comparator.comparingDouble(SortableItem::getSortScore));return result;
}