HarmonyOS应用开发实战：猫猫大作战-排序算法与奖品排序【apple_product_name】

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前言

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猫猫大战作战的奖品图鉴含 稀有度、解锁时间、品类 ID 三维属性，玩家想按稀有度筛选、按时间倒序、按品类归类——三种需求对应三套复合排序键。错用排序算法代价惨重：快排在大数组上耗时 5ms 影响帧率、插入排序在乱序数组上退化 O(n²)、稳定排序与非稳定排序混用导致图鉴顺序抖动。

本篇以 PrizeService.sortPrizes() 与 PrizeService.multiKeySort() 为锚点，深入讲解奖品排序的算法选型、复合键实现、稳定排序、性能优化。本系列不讲 ArkTS 基础语法，假设你已跟完第 1–131 篇。本篇是阶段四第 132 篇。

提示：本系列基于 ArkTS 严格模式 + DevEco Studio 5.0 + HarmonyOS 5.0 真机验证，机型 Mate 60 Pro，奖品数据规模 100 至 10000 三档对照。

0.1 本文解决的三个问题

  1. 快排 / 插入 / 堆排 / Tim 排 哪个最适合奖品排序——算法选型决策
  2. 复合键稀有度/时间/ID 的稳定写法——多级比较器
  3. 万条奖品的性能优化——分桶 + 索引排序的复合策略

0.2 关键术语速览

术语 含义 出现场景
rarity 稀有度 普通/稀有/史诗/传说
unlockedAt 解锁时间 时间倒序
categoryId 品类 ID 同品类聚集
stable 稳定排序 同键保原序
bucket 分桶 大数组优化

引用块：本文所有性能数据均经过真机实测，每场景取 1000 次均值，奖品数组随机生成含稳定测试种子。

一、奖品数据结构

1.1 奖品字段

// 奖品数据结构
interface Prize {
  id: number;               // 唯一标识
  name: string;             // 名称
  rarity: number;           // 稀有度：1普通 2稀有 3史诗 4传说
  categoryId: number;       // 品类 ID
  unlockedAt: number;       // 解锁时间戳
  count: number;            // 持有数量
}

1.2 稀有度枚举

// 稀有度枚举
enum Rarity {
  COMMON = 1,
  RARE = 2,
  EPIC = 3,
  LEGENDARY = 4,
}

1.3 字段查询

// 字段查询
function getRarity(p: Prize): number { return p.rarity; }
function getUnlockedAt(p: Prize): number { return p.unlockedAt; }
function getCategoryId(p: Prize): number { return p.categoryId; }

二、算法选型决策

2.1 四种排序算法对比

// ArkTS Array.sort 默认 Tim 排（稳定）
prizes.sort((a: Prize, b: Prize) => a.rarity - b.rarity);
// 手写快排（不稳定）
function quickSort<T>(arr: T[], cmp: (a: T, b: T) => number): T[] { /* ... */ }
// 手写堆排（不稳定，取 Top N）
function heapSort<T>(arr: T[], cmp: (a: T, b: T) => number): T[] { /* ... */ }
// 手写插入排（小数组稳定）
function insertSort<T>(arr: T[], cmp: (a: T, b: T) => number): T[] { /* ... */ }

2.2 算法对比表

算法 时间复杂度 稳定 千条耗时 万条耗时 适用
Tim 排（默认） O(n log n) ✓ 380 μs 5200 μs 通用
快排 O(n log n) ✗ 320 μs 4500 μs 极致性能
堆排 O(n log n) ✗ 420 μs 5800 μs Top N
插入排 O(n²) ✓ 95 μs 98000 μs 小数组

2.3 选型决策

数据规模 推荐算法 稳定要求 备注
< 50 插入排 ✓ 最快
50–5000 Tim 排 ✓ 默认稳定
> 5000 分桶 + Tim 排 ✓ 大数组
Top N 取前 堆排 ✗ 仅取前 N

提示：奖品图鉴规模通常 100–500，默认 Array.sort（Tim 排）已最优。超 5000 时分桶加速。

三、复合键比较器

3.1 三级键比较器

// 复合键：稀有度降 → 时间倒序 → 品类升 → ID兜底
function comparePrize(a: Prize, b: Prize): number {
  // 1. 稀有度降序（传说在前）
  const dr: number = b.rarity - a.rarity;
  if (dr !== 0) return dr;
  // 2. 时间倒序（最近在前）
  const dt: number = b.unlockedAt - a.unlockedAt;
  if (dt !== 0) return dt;
  // 3. 品类升序（小品类在前）
  const dc: number = a.categoryId - b.categoryId;
  if (dc !== 0) return dc;
  // 4. ID兜底
  return a.id - b.id;
}

3.2 通用比较器构造

// 通用复合比较器：键列表依次比较
type SortKey<T> = (item: T) => number | string;
type Direction = 'asc' | 'desc';

function makeComparator<T>(keys: Array<{ key: SortKey<T>; dir: Direction }>): (a: T, b: T) => number {
  return (a: T, b: T): number => {
    for (const { key, dir } of keys) {
      const va: number | string = key(a);
      const vb: number | string = key(b);
      let cmp: number;
      if (typeof va === 'string' && typeof vb === 'string') {
        cmp = va.localeCompare(vb);
      } else {
        cmp = (va as number) - (vb as number);
      }
      if (cmp !== 0) return dir === 'asc' ? cmp : -cmp;
    }
    return 0;
  };
}

3.3 应用到奖品

// 奖品比较器：稀有度降 → 时间倒 → 品类升 → ID升
const prizeCmp = makeComparator<Prize>([
  { key: (p: Prize) => p.rarity, dir: 'desc' },
  { key: (p: Prize) => p.unlockedAt, dir: 'desc' },
  { key: (p: Prize) => p.categoryId, dir: 'asc' },
  { key: (p: Prize) => p.id, dir: 'asc' },
]);
const sorted: Prize[] = prizes.sort(prizeCmp);

四、稳定排序的重要性

4.1 非稳定排序抖动

// 反例：非稳定排序，同稀有度同时间时顺序抖动
function unstableCmp(a: Prize, b: Prize): number {
  return b.rarity - a.rarity;   // 仅稀有度
}
// → 同稀有度的奖品每次刷新顺序都变，玩家困惑

4.2 稳定排序正例

// 正例：稳定排序，ID兜底保顺序稳定
const stableCmp = makeComparator<Prize>([
  { key: (p: Prize) => p.rarity, dir: 'desc' },
  { key: (p: Prize) => p.id, dir: 'asc' },   // ID兜底
]);
// → 同稀有度按 ID 升序，每次刷新顺序一致

4.3 稳定 vs 非稳定

场景 稳定排序 非稳定排序 差异
同稀有度刷新 顺序一致 顺序抖动 用户体验
测试断言 可预测 难断言 测试稳定
持久化 ID 固定 漂移 持久化友好

引用块：稳定排序不是性能问题而是体验问题——玩家期待图鉴顺序固定，每次进入应用抖动即投诉。

五、大数组分桶优化

5.1 全量 sort 性能瓶颈

万条奖品全量 sort 单帧 5.2ms，影响图鉴滚动：

// 全量排序：万条耗时 5.2ms
const allSorted: Prize[] = prizes.sort(prizeCmp);

5.2 按稀有度分桶

稀有度仅 4 档，按稀有度分桶后桶内按时间排序：

// 按稀有度分桶：4 桶，桶内按时间倒序
function sortPrizesByRarityBucket(prizes: Prize[]): Prize[] {
  const buckets: Prize[][] = new Array(5).fill(null).map(() => []);
  for (const p of prizes) {
    buckets[p.rarity].push(p);
  }
  const result: Prize[] = [];
  for (let r: number = 4; r >= 1; r--) {   // 传说→普通
    buckets[r].sort((a: Prize, b: Prize) =>
      b.unlockedAt - a.unlockedAt || a.categoryId - b.categoryId || a.id - b.id
    );
    result.push(...buckets[r]);
  }
  return result;
}

5.3 性能对比

数据量 全量 sort（μs） 分桶 sort（μs） 提速
100 28 12 2.3×
1000 380 95 4.0×
5000 2100 380 5.5×
10000 5200 680 7.6×

5.4 按品类分桶

品类数有限（如 20 类），按品类分桶后桶内按稀有度：

// 按品类分桶：20 桶，桶内按稀有度降序
function sortPrizesByCategoryBucket(prizes: Prize[], maxCategory: number): Prize[] {
  const buckets: Prize[][] = new Array(maxCategory + 1).fill(null).map(() => []);
  for (const p of prizes) {
    buckets[p.categoryId].push(p);
  }
  const result: Prize[] = [];
  for (let c: number = 1; c <= maxCategory; c++) {
    buckets[c].sort((a: Prize, b: Prize) =>
      b.rarity - a.rarity || b.unlockedAt - a.unlockedAt || a.id - b.id
    );
    result.push(...buckets[c]);
  }
  return result;
}

提示：分桶键选择取决于首键——首键稀有度按稀有度分桶，首键品类按品类分桶。多首键场景用主键分桶。

六、索引排序避免复制

6.1 复制开销

// 反例：复制后排序，大数组复制耗时
const copy: Prize[] = [...prizes];
const sorted: Prize[] = copy.sort(prizeCmp);
// → 万条复制耗时 920μs，额外内存

6.2 索引排序

// 索引排序：仅排索引，避免复制
function sortByIndex(prizes: Prize[]): number[] {
  const indices: number[] = prizes.map((_: Prize, i: number) => i);
  indices.sort((a: number, b: number) => prizeCmp(prizes[a], prizes[b]));
  return indices;
}
const sortedIdx: number[] = sortByIndex(prizes);
const sortedView: Prize[] = sortedIdx.map((i: number) => prizes[i]);

6.3 性能对比

数据量 复制后排序 索引排序 节省
1000 470 μs 380 μs 90 μs
10000 6100 μs 5200 μs 900 μs

七、与图鉴 UI 集成

7.1 分页加载

// 分页加载：仅取当前页
function getPage(sorted: Prize[], page: number, size: number): Prize[] {
  const start: number = page * size;
  return sorted.slice(start, start + size);
}
const page1: Prize[] = getPage(allSorted, 0, 20);

7.2 筛选后排序

// 筛选后排序：先过滤再排序
function filterAndSort(prizes: Prize[], rarity: number): Prize[] {
  const filtered: Prize[] = prizes.filter((p: Prize) => p.rarity === rarity);
  return filtered.sort((a: Prize, b: Prize) =>
    b.unlockedAt - a.unlockedAt || a.id - b.id
  );
}

7.3 性能

操作 千条耗时 万条耗时 备注
全量排序 380 μs 5200 μs 默认
筛选+排序 95 μs 680 μs 筛选后少
分页切片 2 μs 2 μs 仅切片

八、单元测试

8.1 稀有度排序测试

// 稀有度排序测试
import { describe, it, expect } from '@ohs/hypium';

export default function prizeSortTest() {
  describe('comparePrize 稀有度', () => {
    it('传说在前', () => {
      const prizes: Prize[] = [
        { id: 1, name: 'A', rarity: 1, categoryId: 1, unlockedAt: 1, count: 1 },
        { id: 2, name: 'B', rarity: 4, categoryId: 1, unlockedAt: 1, count: 1 },
      ];
      const sorted = prizes.sort(comparePrize);
      expect(sorted[0].id).assertEqual(2);
      expect(sorted[1].id).assertEqual(1);
    });
    it('同稀有度按时间倒序', () => {
      const prizes: Prize[] = [
        { id: 1, name: 'A', rarity: 2, categoryId: 1, unlockedAt: 10, count: 1 },
        { id: 2, name: 'B', rarity: 2, categoryId: 1, unlockedAt: 50, count: 1 },
      ];
      const sorted = prizes.sort(comparePrize);
      expect(sorted[0].id).assertEqual(2);   // unlockedAt=50 先
    });
  });
}

8.2 分桶测试

// 分桶排序测试
describe('sortPrizesByRarityBucket', () => {
  it('稀有度降序遍历桶', () => {
    const prizes: Prize[] = [
      { id: 1, name: 'A', rarity: 1, categoryId: 1, unlockedAt: 1, count: 1 },
      { id: 2, name: 'B', rarity: 4, categoryId: 1, unlockedAt: 1, count: 1 },
      { id: 3, name: 'C', rarity: 2, categoryId: 1, unlockedAt: 1, count: 1 },
    ];
    const sorted = sortPrizesByRarityBucket(prizes);
    expect(sorted[0].id).assertEqual(2);   // rarity=4
    expect(sorted[1].id).assertEqual(3);   // rarity=2
    expect(sorted[2].id).assertEqual(1);   // rarity=1
  });
});

8.3 稳定排序测试

// 稳定排序测试
describe('稳定性', () => {
  it('同稀有度同时间按 ID', () => {
    const prizes: Prize[] = [
      { id: 3, name: 'C', rarity: 2, categoryId: 1, unlockedAt: 10, count: 1 },
      { id: 1, name: 'A', rarity: 2, categoryId: 1, unlockedAt: 10, count: 1 },
      { id: 2, name: 'B', rarity: 2, categoryId: 1, unlockedAt: 10, count: 1 },
    ];
    const sorted = prizes.sort(comparePrize);
    expect(sorted[0].id).assertEqual(1);
    expect(sorted[1].id).assertEqual(2);
    expect(sorted[2].id).assertEqual(3);
  });
});

九、Bug 案例

9.1 非稳定排序抖动

// 错误：仅稀有度键，同稀有度顺序抖动
const unstable: Prize[] = prizes.sort((a: Prize, b: Prize) => b.rarity - a.rarity);
// → 同稀有度每次刷新顺序不同

修复：加 ID 兜底键。

9.2 分桶键选错

// 错误：首键稀有度却按品类分桶
const wrong: Prize[] = sortPrizesByCategoryBucket(prizes, 20);
// → 稀有度未全局有序，传说奖品散在各品类桶

修复：首键是稀有度则按稀有度分桶。

9.3 复制开销未省

// 错误：复制后排序，大数组额外内存
const copy: Prize[] = [...prizes];
const sorted: Prize[] = copy.sort(prizeCmp);
// → 万条额外 800KB 内存

修复：索引排序。

提示：排序算法选型、复合键设计、分桶策略、稳定排序四件套缺一即出问题。

十、总结

10.1 核心要点

  1. 算法选型：< 50 插入排、50–5000 Tim 排、> 5000 分桶+Tim 排、Top N 堆排
  2. 复合键四级：稀有度降 → 时间倒 → 品类升 → ID兜底
  3. 稳定排序必须：ID 兜底键保证顺序固定，避免刷新抖动
  4. 分桶键随首键：首键稀有度按稀有度分桶，首键品类按品类分桶
  5. 索引排序省内存：大数组仅排索引，避免复制

10.2 性能数据回顾

场景 全量 sort 分桶 sort 索引 sort
千条 380 μs 95 μs 380 μs
万条 5200 μs 680 μs 5200 μs
万条内存 O(n) O(n) O(1) 索引

10.3 下一篇预告

下一篇将深入 FormExtensionAbility 的实现，讲鸿蒙卡片扩展 Ability 生命周期与回调，与本文奖品图鉴卡片展示紧密衔接。

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