多个时间段统计

    前段时间，用户提出一个关于时间段统计的需求，要求：存在多个时间段的任务，有任务的开始时间和结束时间，任务的时间可能是交叉进行，然后统计出所有任务完成的总时间。

   一、明确需求

    需求出来之后，首先要做的就是需求分析，而该任务的主要是通过时间段来进行统计，统计连续时间段差值的总和， 例如有如下时间段：      

开始时间	结束时间
2016-9-1	2016-9-1-15
2016-9-1	2016-9-1-13
2016-9-3	2016-9-1-17
2016-9-19	2016-9-1-21
2016-9-27	2016-9-1-29

    

    分析该5个时间段，发现前三个属于连续时间段，可以合并为一个时间段：2016-9-1~2016-9-17，这样我们可以很容易看出该5个时间段的总时间为：16+2+2=20。

   

   二、解决思路及过程：

     需求确定之后，开始着手解决。首先，对于时间差值计算，存在三种情况：交叉、相离、包含。如下图：

                           

   1）数据查询处理：

    每一种情形又分成了两种情况，这样很容易给我们的程序处理增加判断条件，所以我们可以在查询数据时做一些简化工作，比如我们可以让时间以开始时间、结束时间做升序排序，这样就可以使每种情形只保留一种情况（图中第②中情况就不存在了）。

   2）数据处理：

      在三种情形中，“包含”和“相交”这两种的时间差都属于最大时间-最小时间，而“分离”属于两者各自的时间差相加。涉及到多个时间段时，可以使用分组操作，先将前两种情形处理并相加，然后把第三种情况临时存放，最后进行递归调用。

   具体代码如下：      

 public int getDays(DataTable dt) {

            /*
             * 需求说明：
             *获取多个时间段的时间差：差值是连续时间段的差值。
             *比如：2016-9-1~2016-9-1-15、2016-9-1~2016-9-1-13、2016-9-3~2016-9-1-17、
             *2016-9-19~2016-9-1-21、2016-9-27~2016-9-1-29 求该5个时间段的差值
             *前3个时间段称为连续时间段，可以合并成2016-9-1~2016-9-17
             *所以总的时间差是：16+2+2=20
             *
             */

            /*
             * 解决思路：
             * 1、首先从数据库查询数据（开始时间与结束时间是两个字段），并以开始时间、结束时间从小到大排序,例如：select * from test_date order by begin_date ,end_date 
             * 2、时间段分析：分为三种情况
             *   （1）相交
             *   （2）包含
             *   （3）相离
             *  其中“相交”和“包含”都表示时间段为连续时间段，时间差=最大结束时间-最小结束时间
             * 3、递归  使用递归法来处理“相离”的情况 
             * 
             */

            //定义并创建table，用于存放相离的数据，进行递归
            DataTable dt1 = new DataTable();
            DataRow dr ;
            //定义列，跟查询出来的table列及列名一致
            dt1.Columns.Add("ID");
            dt1.Columns.Add("BEGIN_DATE");
            dt1.Columns.Add("END_DATE");

            //取出第一个时间段（本实例采用dataTable接收查询数据）
            //开始时间
            DateTime d = Convert.ToDateTime(dt.Rows[0][1].ToString());
            //结束时间
            DateTime d1 = Convert.ToDateTime(dt.Rows[0][2].ToString());
            //假设第一个时间段为最小开始时间和最大结束时间
            DateTime max = d1;
            DateTime min = d;          
            //第一个时间段的时间差
            int days = d1.Subtract(d).Days;
            //循环求值
            for (int i = 1; i < dt.Rows.Count; i++) {
                //s表示开始时间，e表示结束时间
                DateTime s = Convert.ToDateTime(dt.Rows[i ][1]);  
                DateTime e = Convert.ToDateTime(dt.Rows[i ][2]);
                
                //相交
                if (s < max && e >max)
                {   
                    //天数=上一次天数+（本次最大结束时间-上一最大结束时间）
                    days += e.Subtract(max).Days;
                    //本次最大结束时间更换为最大结束时间
                    max = e;
                }
                //包含
                else if (s < max && e <= max)
                {
                    //此时无需增加
                    days += 0;
                }
                //相离
                else if (s >= max)
                {
                   //将相离的数据存入table
                    dr = dt1.NewRow();
                    dr["ID"] = i;
                    dr["BEGIN_DATE"] = s;
                    dr["END_DATE"] = e;
                    dt1.Rows.Add(dr);
                }
                             
            }
            //判断相离的table中是否有数据
            if (dt1.Rows.Count > 0) {
                //存在相离数据，进行递归调用
                days += getDays(dt1);
            }
            return days;
        }

  三、优化

    功能实现之后，还得去考虑性能上的事情。在上述的实现过程中，在处理“相离”数据时，使用了递归调用。这样会增加内存的消耗，占用额外资源，给性能带来一定的负担。所以，需要对其进行优化。

    优化后代码：         

 public int getDay(DataTable dt) {
            
            //开始时间
            DateTime d = Convert.ToDateTime(dt.Rows[0][1].ToString());
            //结束时间
            DateTime d1 = Convert.ToDateTime(dt.Rows[0][2].ToString());
            //假设第一个时间段为最小开始时间和最大结束时间
            DateTime max = d1;
            DateTime min = d;
            //第一个时间段的时间差
            int days = d1.Subtract(d).Days;

            //循环求值
            for (int i = 1; i < dt.Rows.Count; i++)
            {
                //s表示开始时间，e表示结束时间
                DateTime s = Convert.ToDateTime(dt.Rows[i][1]);
                DateTime e = Convert.ToDateTime(dt.Rows[i][2]);

                //相交
                if (s < max && e > max)
                {
                    //天数=上一次天数+（本次最大结束时间-上一最大结束时间）
                    days += e.Subtract(max).Days;
                    //本次最大结束时间更换为最大结束时间
                    max = e;
                }
                //包含
                else if (s < max && e <= max)
                {
                    //此时无需增加
                    days += 0;
                }
                //相离
                else if (s >= max)
                {
                    days += e.Subtract(s).Days;
                    max = e;
                }

            }

            return days;
        }

   小结：

      在解决该需求时，开始的时候有点蒙，不知道从何入手。然后找到分情况进行处理，再到对其性能进行优化。这一过程其实就是一个很重要的学习历程，从迷茫到有思路，从解决到优化，跟我们现在的学习是一样的。问题总是耐不住琢磨的，琢磨透原理之后，在实现上就简单多了。