需求实现

最初的时候想着每天把这些接口访问情况的信息存储到mysql中，然后根据这些访问情况做个分析再做报表。然后第一个问题就来了，信息包含太多字段了，如果我将每个信息解析成mysql表的一个字段，那么这个字段很长，而且还有一个致命缺陷，不容易扩展。如果将所有字段都存储为一个json，然后存储到text字段呢，又没法建立索引了。所以这种情况，最适合搬出mongo来了。

相比于mysql，mongo的好处就是扩展性好，灵活。像统计数据这样很容易需求不确定的数据确实是个很好的选择。我另外想想还有个好处就是不用的数据我可以很方便地将数据json化，然后存为文件。然后在需要的时候，也很容易读取直接放入到mongo中去。比如我可以将一个月的数据做一个持久备份之类的操作。

接着是生成统计报表的部分。各种图是很需要的，由于是给内部做统计报表，不需要兼顾各种浏览器。所以我选择了强大的highCharts。highCharts是一个JS图表库。很方便的就可以生成图表了。亲身体会是这个比flash做图表开发时间缩短多了。你可以从http://www.highcharts.com/上下载3.0版本。

后续呢，由于后面有很多统计变化的需求。每次都写一个过程来生成js代码从而渲染统计报表也是个很繁琐的事情。于是我就打算写一个工具，大致的思路就是依靠修改配置文件就可以直接生成统计报表，报表的页面为了美观我引入了bootstrap 3.0。于是发现这种数据存储mongo，加上配置文件生成报表的模式是很容易实现，也确实很好使用。甚至于你在mongo中增加了一种统计结构，我可以什么都不用修改，只需要增加一个配置项就可以生成新统计结构的图表了，这大都是归功于mongo的json结构化。

statpot工具

这个工具statpot开源在github上了：

https://github.com/jianfengye/statpot

可以下载result/stat_20130925.html来看生成的报表。

生成的报表如下：

现在是实现了两种：饼图和柱状图。后续有可能的话还会继续加上一些其他统计图表。

还能想到的一个问题是这个页面如果是动态的，那么必然实时分析需要的时间比较多，而统计报表一般不需要动态的，所以完全可以做成生成静态文件的方式，于是web/目录下就有动态和静态的入口。这种生成静态报表然后存储的方式也是很好的，比如每天我生成一次动态报表，然后就把mongo中的数据清空或这静态文件化。

当然后来想想，这种唯配置至上的工具唯一的弊端是配置本身就是一种学习成本，你需要花时间来掌握这个配置。但是这个问题在我看来，和代码一样，应该由配置的语义来解决。

问题记录

记录下开发过程中特别是使用mongo中遇到的问题：

如何获取一个字段的所有可能的值

使用distinct

如何获取一个字段的所有可能的值，并且计算出每个值有多少个条目

需要使用group命令

group的命令文档在：http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/db.collection.group/

> db.feedbacks.group({

"key" : {"keys.properties.network_type": true},

"initial":{"count":0},
"$reduce":function(cur,prev){

prev.count=prev.count+1;

}

})

对应的PHP mongo的API是：http://www.php.net/manual/zh/mongocollection.group.php

参考文章

http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/02/21/2361205.html

http://api.highcharts.com/highcharts

http://docs.mongodb.org/ecosystem/drivers/php/

http://v3.bootcss.com/

javascript面向对象的写法01

类和对象

其他面向对象的语言类的语法是内置的，自然而然的事。javascript中有对象，但没有类的语法，类的实现需要模拟出来。

只需要把对象想成一个容器，里面存放一些属性或方法，把类想象成一个对象的模板，便可以很简单的实现对象和类了。其他语言内置的类可能会有其他特性，但是js这种可以作为最简单的类来看待。

js中内置有对象的概念。下面是对象创建的一些方式。

对象的创建,下面是直接new Object()创建一个js对象，然后再设置属性和方法。

1 var obj = new Object();
2 obj.a = 1;
3 obj.func1 = function(){};

js对象的属性不需要定义对象的时候写好，而是可以在任意时候设置，这是它的特点。

这种方式管理不方便，并且不可重用。

另外有两种创建对象的方式

1 var obj = {};
2 function ClassA() {
3 }

第一种是js的字典，字典本身也是一个js对象。因为动态语言的特性它可以存放各种类型的数据，包括函数指针

1 var obj = {
2     "attr1": 1,
3     "attr2": [],
4     "fun1": function(a, b) {
5         return a + b;
6     }
7 };

js字典取值的语法可以obj['attr1']或者obj.attr1

设值 obj["attr1"] = 1; obj.attr1 = 2;

所以使用的时候便可以

1 var a = obj.attr1;
2 var b = obj.fun1(1, 6);
3 obj.attr1 = 9;
4 var c = obj.attr1;

这样字典对象本身的使用语法跟其他语言类也是相似的。它可以看作一个简单的对象使用。它与第一种方式差不多，是第一种的替代方案。

function的作用

如果要实现复杂类和对象的特性，需要用到function

首先函数本身也是个对象，它有js对象的特性，所以可以给函数设置属性等。并且它可以看成是一个对象的构造函数，并且通过js的特性函数可以模拟成一个类来使用。（它是对象，也是函数，也是对象的构造函数，也可以模拟成类）

它本身就是个普通的函数，跟其它语言函数一样

function func1(a, b) {
    return a + b;
}
func1(1, 2);

它自己也是个对象，可以设置属性等

function A() {
}
A.a = 100;
alert(A.a);

它可以做对象的构造器, 使用new关键字

function A() {
}
var obj = new A();
obj.attr = 100;

它可是被看成是对象的构造函数

function A(a, b) {
    this.a = a;
    this.b = b;
}
var obj = new A();
obj.a;

this指向的是当前对象的引用，这个和其他语言类似。上例代码相当于

function A() {
}
var obj = new A();
obj.a = a;
obj.b = b;

（注：这个简单的转换对后续的内容的理解有所帮助）

正是因为它有构造对象的能力，并且可以看出是对象的构造函数，所以说它有作为对象模板的功能。一个能定义对象的模板就可以被看成是类了。

下面的一个function可以看成一个类

1 function ClassA() {
2     this.a = 1;
3     this.b = [];
4     this.func1 = function() {
5         return this.a + 100;
6     };
7 }

使用的时候使用new关键字，new出一个对象来

1 var objA = new ClassA();
2 var a = objA.a;
3 var b = objA.func1();
4 objA.a = 200;

上面定义类的方式可以看成如下

1 function ClassA() {
2 }
3 
4 //js是动态语言，js对象的属性不需要定义对象的时候写好，而是可以在任意时候设置，这是动态语言的特点。
5 var objA = new ClassA();
6 objA.a = 1;
7 objA.b = [];
8 objA.func1 = function(){return this.a + 100};

字典方式也叫对象字面量，它只能直接创建一个对象出来，没有类的功能。直接需要一个对象的时候可以用这个办法创建。

用function方式能模拟类的功能，并且将属性方法等设置定义在类定义的区域中，一是代码方便管理，二阅读起来也更方便，并且跟其他面向对象语言定义类的写法更相似。

红黑树并没有我们想象的那么难(上)

2013-09-26 11:01 by 捣乱小子, 909 阅读, 12 评论, 收藏, 编辑

红黑树并没有想象的那么难, 初学者觉得晦涩难读可能是因为情况太多. 红黑树的情况可以通过归结, 通过合并来得到更少的情况, 如此可以加深对红黑树的理解. 网络上的大部分红黑树的讲解因为没有「合并」. 红黑树的五个性质:

性质1. 节点是红色或黑色。

性质2. 根是黑色。

性质3. 所有叶子都是黑色（叶子是NIL节点）。

性质4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)

性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点。

红黑树的数据结构

摘自 sgi stl 红黑树数据结构定义:

typedef bool _Rb_tree_Color_type;
const _Rb_tree_Color_type _S_rb_tree_red = false;
const _Rb_tree_Color_type _S_rb_tree_black = true;
 
struct _Rb_tree_node_base
{
  typedef _Rb_tree_Color_type _Color_type;
  typedef _Rb_tree_node_base* _Base_ptr;
 
  _Color_type _M_color;
  _Base_ptr _M_parent;
  _Base_ptr _M_left;
  _Base_ptr _M_right;
 
  static _Base_ptr _S_minimum(_Base_ptr __x)
  {
    while (__x->_M_left != 0) __x = __x->_M_left;
    return __x;
  }
 
  static _Base_ptr _S_maximum(_Base_ptr __x)
  {
    while (__x->_M_right != 0) __x = __x->_M_right;
    return __x;
  }
};
 
template <class _Value>
struct _Rb_tree_node : public _Rb_tree_node_base
{
  typedef _Rb_tree_node<_Value>* _Link_type;
  _Value _M_value_field;
};

二叉搜索树的插入删除操作

在展开红黑树之前, 首先来看看普通二叉搜索树的插入和删除. 插入很容易理解, 比当前值大就往右走, 比当前值小就往左走. 详细展开的是删除操作.

二叉树的删除操作有一个技巧, 即在查找到需要删除的节点 X; 接着我们找到要么在它的左子树中的最大元素节点 M、要么在它的右子树中的最小元素节点 M, 并交换(M,X). 此时, M 节点必然至多只有一个孩子; 最后一个步骤就是用 M 的子节点代替 M 节点就完成了. 所以, 所有的删除操作最后都会归结为删除一个至多只有一个孩子的节点, 而我们删除这个节点后, 用它的孩子替换就好了. 将会看到 sgi stl map 就是这样的策略.

在红黑树删除操作讲解中, 我们假设代替 M 的节点是 N(下面的讲述不再出现 M).

红黑树的插入

插入新节点总是红色节点, 因为不会破坏性质 5, 尽可能维持所有性质.

假设, 新插入的节点为 N, N 节点的父节点为 P, P 的兄弟(N 的叔父)节点为 U, P 的父亲(N 的爷爷)节点为 G. 所以有如下的印象图:

插入节点的关键是:

插入新节点总是红色节点
如果插入节点的父节点是黑色, 能维持性质
如果插入节点的父节点是红色, 破坏了性质. 故插入算法就是通过重新着色或旋转, 来维持性质

插入算法详解如下, 走一遍红黑树维持其性质的过程:

第 0.0 种情况, N 为根节点, 直接 N->黑. over
第 0.1 种情况, N 的父节点为黑色, 这不违反红黑树的五种性质. over

第 1 种情况, N,P,U 都红(G 肯定黑). 策略: G->红, N,P->黑. 此时, G 红, 如果 G 的父亲也是红, 性质又被破坏了, HACK: 可以将 GPUN 看成一个新的红色 N 节点, 如此递归调整下去; 特俗的, 如果碰巧将根节点染成了红色, 可以在算法的最后强制 root->红.

第 2 种情况, P 为红, N 为 P 右孩子, N 为红, U 为黑或缺少. 策略: 旋转变换, 从而进入下一种情况:

第 3 种情况, 可能由第二种变化而来, 但不是一定: P 为红, N 为 P 左孩子, N 为红. 策略: 旋转, 交换 P,G 颜色, 调整后, 因为 P 为黑色, 所以不怕 P 的父节点是红色的情况. over

红黑树的插入就为上面的三种情况. 你可以做镜像变换从而得到其他的情况.

红黑树的删除

假设 N 节点见上面普通二叉树删除中的定义, P 为 N 父节点, S 为 N 的兄弟节点, SL,SR 分别是 S 的左右子节点. 有如下印象图:

N 没有任何的孩子!

删除节点的关键是:

如果删除的是红色节点, 不破坏性质
如果删除的是黑色节点, 那么这个路径上就会少一个黑色节点, 破坏了性质. 故删除算法就是通过重新着色或旋转, 来维持性质

删除算法详解如下, 走一遍红黑树维持其性质的过程:

第 0.0 情况, N 为根节点. over
第 0.1 情况, 删除的节点为红. over
第 0.2 情况, 删除节点为黑, N 为红. 策略: N->黑, 重新平衡. over

第 1 情况, N,P,S,SR,SL 都黑. 策略: S->红. 通过 PN,PS 的黑色节点数量相同了, 但会比其他路径多一个, 解决的方法是在 P 上从情况 0 开始继续调整. 为什么要这样呢? HANKS: 因为既然 PN,PS 路径上的黑节点数量相同而且比其他路径会少一个黑节点, 那何不将其整体看成了一个 N 节点! 这是递归原理.

第 2 情况, S 红, 根据红黑树性质 P,SL,SR 一定黑. 策略: 旋转, 交换 P,S 颜色. 处理后关注的范围缩小, 下面的情况对应下面的框图, 算法从框图重新开始, 进入下一个情况:

第 2.1 情况, S,SL,SR 都黑. 策略: P->黑. S->红, 因为通过 N 的路径多了一个黑节点, 通过 S 的黑节点个数不变, 所以维持了性质 5. over. 将看到, sgi stl map 源代码中将第 2.1 和第 1 情况合并成一种情况, 下节展开.

第 2.2.1 情况, S,SR 黑, SL 红. 策略: 旋转, 变换 SL,S 颜色. 从而又进入下一种情况:

第 2.2.2 情况, S 黑, SR 红. 策略: 旋转, 交换 S,P 颜色, SR->黑色, 重新获得平衡.

上面情况标号 X.X.X 并不是说这些关系是嵌套的, 只是这样展开容易理解. 此时, 解释三个地方:

通过 N 的黑色节点数量多了一个
通过 SL 的黑色节点数量不变
通过 SR 的黑色节点数量不变

红黑树删除重新调整伪代码如下:

// 第 0.0 情况, N 为根节点. over
if N.parent == NULL:
    return;
 
// 第 0.1 情况, 删除的节点为红. over
if color == RED:
    return;
 
// 第 0.2 情况, 删除节点为黑, N 为红, 简单变换: N->黑, 重新平衡. over
if color == BLACK && N.color == RED:
    N.color = BLACK;
 
// 第 1 种情况, N,P,S,SR,SL 都黑. 策略: S->红. 通过 N,S 的黑色节点数量相同了, 但会比其他路径多一个, 解决的方法是在 P 上从情况 0 开始继续调整.
if N,P,S,SR,SL.color == BLACK:
    S.color = RED;
 
    // 调整节点关系
    N = P
    N.parent = P.parent
    S = P.paernt.another_child
    SL = S.left_child
    SR = S.right_child
    continue;
 
// 第 2 情况, S 红, 根据红黑树性质 P,SR,SL 一定黑. 旋转, 交换 P,S 颜色. 此时关注的范围缩小, 下面的情况对应下面的框图, 算法从框图重新开始.
if S.color == RED:
    rotate(P);
    swap(P.color,S.color);
 
    // 调整节点关系
    S = P.another_child
    SL = S.left_child
    SR = S.right_child
 
// 第 2.1 情况, S,SL,SR 都黑. 策略: P->黑. S->红, 因为通过 N 的路径多了一个黑节点, 通过 S 的黑节点个数不变, 所以维持了性质 5. over
if S,SL,SR.color == BLACK:
    P.color = BLACK;
    S.color = RED;
    return
 
// 第 2.2.1 情况, S,SR 黑, SL 红. 策略: 旋转, 变换 SL,S 颜色. 从而又进入下一种情况:
if  S,SR.color == BLACK && SL.color == RED:
    rotate(P);
    swap(S.color,SL.color);
 
    // 调整节点关系
    S = SL
    SL = S.left_child
    SR = S.right_child
 
// 第 2.2.2 情况, S 黑, SR 红. 策略: 旋转, 交换 S,P 颜色.
if S.color == BLACK && SR.color == RED:
    rotate(P);
    swap(P.color,S.color);
    return;