C#当动态数据过大画图有困难时怎么办?

笔者最近写了一个监控软件, 数据量较大, 而所用插件刷新有压力. 所以就写了一个支持数据抽取的大数据维护类.

        // 设计需求:
        // 会发生数据的新增, 并且在数据达到上限时自动去掉前半截数据,
        // 高频的等间隔读取抽有数据,
        // 数据结构大小是可以在生成对象时提供, 并且对不提供大小参数的情况下使用默认大小
        // 数据量较大（大约有40万个元素），
        // 支持等距提取若干个数据,
        //      比如从最后20000个树种提取2000个数据(可通过参数设置这个数量),
        //      提取的规则是:返回提取的数据量, 将提取的数写入到调用者提供的list中

        // 设计思路:
        // 使用List 或LinkedList都有一些弊端：
        // List 在去除数据时，需要将后半部分的数据移动到前面，对于大数据量来说，性能开销较大。
        // LinkedList 在随机访问数据时，效率较低，因为需要从头开始遍历到目标位置。
        // 在C#中，没有现成的数据结构可以同时满足这些需求。因此，自己设计一个数据结构来实现这些功能。
        // 将两个List结合使用，每个List存储一半的数据。当数据达到上限时，丢弃第一个List，并创建一个新的List来存储新的数据。
        public interface IDataExtractor
        {
            (int startIndex, double interval) ExtractDataFromEnd(int lastCount, int extractCount, List targetList);
        }

        public class LargeDataStructure : IDataExtractor
        {
            private const int DefaultHalfMaxRecordsNum = 60 * 60 * 24 * 7 * 2; // Default half of max records
            private int halfMaxRecordsNum;
            private List firstHalf;
            private List secondHalf;
            public int AllDataCount => firstHalf.Count + secondHalf.Count;

            public LargeDataStructure(int? maxRecordsNum = null)
            {
                this.halfMaxRecordsNum = (maxRecordsNum ?? DefaultHalfMaxRecordsNum) / 2;
                this.firstHalf = new List(halfMaxRecordsNum);
                this.secondHalf = new List(halfMaxRecordsNum);
            }

            public void Append(T data)
            {
                if (secondHalf.Count >= halfMaxRecordsNum)
                {
                    // Discard the first half and move the second half to the first
                    firstHalf = secondHalf;
                    secondHalf = new List(halfMaxRecordsNum);
                }

                if (firstHalf.Count < halfMaxRecordsNum)
                {
                    firstHalf.Add(data);
                }
                else
                {
                    secondHalf.Add(data);
                }
            }

            public T this[int index] // indexer
            {
                get
                {
                    if (index < halfMaxRecordsNum)
                    {
                        return firstHalf[index];
                    }
                    else
                    {
                        return secondHalf[index - halfMaxRecordsNum];
                    }
                }
            }

            public (int, double) ExtractDataFromEnd(int lastCount, int extractCount, List targetList)
            {
                targetList.Clear();
                int startIndex = Math.Max(0, AllDataCount - lastCount);
                int validCount = AllDataCount - startIndex;
                double interval = 1;

                if (extractCount >= validCount)
                {
                    // 提取的数量大于等于最后的数据量
                    for (int i = startIndex; i < AllDataCount; i++)
                    {
                        targetList.Add(this[i]);
                    }
                }
                else
                {
                    interval = (double)(validCount-1) / (extractCount - 1); // 计算浮点数等距间隔

                    for (int i = 0; i < extractCount; i++)
                    {
                        int index = (int)Math.Round(startIndex + interval * i);
                        index = Math.Min(index, AllDataCount - 1); // 确保不超过数据范围
                        targetList.Add(this[index]);
                    }
                }
                return (startIndex, interval);
            }
        }
        private void TestExtractDataFromEnd()
        {
            LargeDataStructure dataStructure = new LargeDataStructure();

            // 添加一些数据用于测试
            for (int i = 0; i < 20; i++)
            {
                dataStructure.Append(i);
            }

            List result = new List();

            // 用例1.测试数据量不足，提取 30 个数据
            dataStructure.ExtractDataFromEnd(50, 30, result);
            Console.WriteLine("数据量不足，提取 30 个数据:");
            foreach (int data in result)
            {
                Console.Write(data + " ");
            }
            Console.WriteLine();

            // 再添加一些数据用于测试
            for (int i = 20; i < 100; i++)
            {
                dataStructure.Append(i);
            }


            // 用例2.测试整数等距提取，提取 5 个数据
            dataStructure.ExtractDataFromEnd(10, 5, result);
            Console.WriteLine("整数等距提取（10个数据中提取5个）:");
            foreach (int data in result)
            {
                Console.Write(data + " ");
            }
            Console.WriteLine();

            // 用例3.测试浮点数等距提取，提取 20 个数据
            dataStructure.ExtractDataFromEnd(30, 20, result);
            Console.WriteLine("浮点数等距提取（30个数据中提取20个）:");
            foreach (int data in result)
            {
                Console.Write(data + " ");
            }
            Console.WriteLine();

            // 用例4.测试尾部数超过需求数, 想从5个数中提取100个(不合法参数
            dataStructure.ExtractDataFromEnd(5, 100, result);
            Console.WriteLine("尾部数超过需求数（5个数据中提取100个）:");
            foreach (int data in result)
            {
                Console.Write(data + " ");
            }
            Console.WriteLine();

            Console.ReadLine();
        }

当涉及处理大量数据时，LargeDataStructure类可以作为一个有用的工具。

该类可以存储大量数据，并提供了一些功能来操作和提取这些数据。以下是LargeDataStructure类的总结：

1. LargeDataStructure类的目的是处理大量数据，它被设计为实现IDataExtractor接口。

2. LargeDataStructure类内部使用两个List对象（firstHalf和secondHalf）来存储数据。这两个列表分别表示数据的前半部分和后半部分。

3. 构造函数LargeDataStructure(int? maxRecordsNum = null)允许你创建一个LargeDataStructure对象，并可选地指定最大记录数（maxRecordsNum）。如果未提供最大记录数，将使用默认值。

4. 方法Append(int data)用于将数据添加到LargeDataStructure对象中。如果secondHalf列表的大小达到最大记录数的一半（halfMaxRecordsNum），则会丢弃firstHalf列表中的数据，并将secondHalf作为新的firstHalf。然后，创建一个新的空的secondHalf列表来接收后续的数据。

5. LargeDataStructure类还提供了索引器（this[int index]），允许你通过索引访问LargeDataStructure对象中的数据。该索引器考虑了数据的分布，以正确地获取指定索引位置的数据。

6. 方法ExtractDataFromEnd(int lastCount, int extractCount, List targetList)允许你从LargeDataStructure对象的末尾提取指定数量的数据。你可以指定最后的数据数量（lastCount），要提取的数据数量（extractCount）以及目标列表（targetList）来接收提取的数据。

7. 如果提取的数量大于等于最后的数据数量，ExtractDataFromEnd方法将提取所有最后的数据。否则，它将根据浮点数等距间隔从数据中提取相应数量的数据。在计算浮点数等距间隔时，会考虑有效数据的数量，以确保提取不超过数据的范围。

LargeDataStructure类提供了一种高效且灵活的方式来处理大量数据，并具有数据添加、数据访问以及从数据末尾提取数据的功能。这个类可以根据你的需求进行进一步的扩展和定制。