用户名自动完成算法

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概述

发帖、回帖有时需要 @ 用户,这个时候需要用自动完成来辅助用户输入。

总的来说有两种思路:

  1. 纯前端:自动完成候选数据在前端渲染时就给定,比如回帖时 @ 本贴的参与者,参与者相对与较少,是可以在帖子渲染时就填充好的
  2. 后端交互:发送请求到后端,由后端在整个用户列表中做匹配

社区目前选择的是第二种思路。

关键点

后端在进行用户名匹配时需要到整个用户列表中进行搜索,如果直接查库性能上肯定是不能接受的,所以这个时候引入一个缓存来解决性能问题。

因为需求比较简单,不涉及到写数据和一致性,所以也没必要引入分布式缓存这样高大上的产品,直接从数据库用户表中将所有用户名捞出放后放内存,并定时重捞(新用户注册、用户名变更等)。

目前感觉还是蛮好用的,但是有个问题一直没解决好:用户名匹配算法。

整体流程

用户输入 @ 并打出 A 时将发送一个自动完成请求到后端,后端接收到这个查询前缀为 A 的用户名时在缓存的用户名列表(按字母排序)中进行二分查找,然后选择命中条目和后面 4 个条目:

public List<JSONObject> getUserNamesByPrefix(final String namePrefix) {
    final List<JSONObject> ret = new ArrayList<JSONObject>();

    final JSONObject nameToSearch = new JSONObject();
    nameToSearch.put(User.USER_NAME, namePrefix);

    // 二分查找,userNames 是缓存好的用户名列表
    final int index = Collections.binarySearch(userNames, nameToSearch, new Comparator<JSONObject>() {
        @Override
        public int compare(final JSONObject u1, final JSONObject u2) {
            final String u1Name = u1.optString(User.USER_NAME).toLowerCase();
            final String inputName = u2.optString(User.USER_NAME).toLowerCase();

            if (u1Name.startsWith(inputName)) {
                return 0;
            } else {
                return namePrefix.compareTo(u1Name);
            }
        }
    });

    if (index >= 0) {
        final int max = index + 5 <= userNames.size() - 1 ? index + 5 : userNames.size() - 1;

        for (int i = index; i < max; i++) {
            ret.add(userNames.get(i));
        }
    }

    return ret;
}

至此,@ 时用户名自动完成的基本原理阐述完毕,下面分享一个细节。

前缀匹配

在进行二分查找时,上面的代码用了 startsWith 进行前缀匹配,乍一看感觉没错,因为自动完成时用户就是按照从左到右的输入顺序进行。

实际上,漏了一个非常重要的前提。前面提到过用户名列表是按字母排序的,但这还不够,还需要再按长度再排序,否则按前缀匹配就不可能准确。

总结

分享完了,大家还有什么要了解的请跟帖,非常欢迎任何改进!

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  • flhuoshan

    @88250 有时间帮看看下面说的问题

  • 其他回帖
  • R

    感觉用户名不要只限于英文,比如一些工作室想在论坛注册交易,用户名是一个很好的品牌展示。

  • 88250

    @flhuoshan 最终改进如下:

    public List<JSONObject> getUserNamesByPrefix(final String namePrefix) {
        final JSONObject nameToSearch = new JSONObject();
        nameToSearch.put(UserExt.USER_T_NAME_LOWER_CASE, namePrefix.toLowerCase());
    
        int index = Collections.binarySearch(userNames, nameToSearch, new Comparator<JSONObject>() {
            @Override
            public int compare(final JSONObject u1, final JSONObject u2) {
                String u1Name = u1.optString(UserExt.USER_T_NAME_LOWER_CASE);
                final String inputName = u2.optString(UserExt.USER_T_NAME_LOWER_CASE);
    
                if (u1Name.length() < inputName.length()) {
                    return u1Name.compareTo(inputName);
                }
    
                u1Name = u1Name.substring(0, inputName.length());
    
                return u1Name.compareTo(inputName);
            }
        });
    
        final List<JSONObject> ret = new ArrayList<JSONObject>();
    
        if (index < 0) {
            return ret;
        }
    
        int start = index;
        int end = index;
    
        while (start > -1 && userNames.get(start).optString(UserExt.USER_T_NAME_LOWER_CASE).startsWith(namePrefix.toLowerCase())) {
            start--;
        }
        
        start++;
    
        if (start < index - 5) {
            end = start + 5;
        } else {
            while (end < userNames.size() && end < index + 5 && userNames.get(end).optString(UserExt.USER_T_NAME_LOWER_CASE).startsWith(namePrefix.toLowerCase())) {
                end++;
            }
        }
    
        return userNames.subList(start, end);
    }
    	
    

    二分命中 index 后再向前、向后扩大。

  • 88250

    @flhuoshan 好用心(代码我没看,见谅)

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