我需要在javafx tableview中实现一个拥有庞大数据(大约10万)的过滤器,
我试过这个教程。它可以工作,但与swing排序和过滤相比,过滤速度非常慢。
谁能帮我提速吗。
现在正在发生的事情是,当我键入textproperty change fire up和filterdata时,但速度很慢,我需要一些东西来显示筛选结果,并在swing中快速键入。
提前谢谢。
p、 我也看过这个。
我使用这段代码进行过滤,但实际上我没有在大数据情况下进行测试
textField.textProperty().addListener(new InvalidationListener() {
@Override
public void invalidated(Observable observable) {
if(textField.textProperty().get().isEmpty()) {
tableView.setItems(dataList);
return;
}
ObservableList<ClassModel> tableItems = FXCollections.observableArrayList();
ObservableList<TableColumn<ClassModel, ?>> cols = tableView.getColumns();
for(int i=0; i<dataList.size(); i++) {
for(int j=0; j<cols.size(); j++) {
TableColumn col = cols.get(j);
String cellValue = col.getCellData(dataList.get(i)).toString();
cellValue = cellValue.toLowerCase();
if(cellValue.contains(textField.textProperty().get().toLowerCase())) {
tableItems.add(data.get(i));
break;
}
}
}
tableView.setItems(tableItems);
}
});
ClassModel是您的模型类
您可以使用以下代码。它对我来说很好...
ObservableList data = table.getItems();
textfield.textProperty().addListener((ObservableValue<? extends String> observable, String oldValue, String newValue) -> {
if (oldValue != null && (newValue.length() < oldValue.length())) {
table.setItems(data);
}
String value = newValue.toLowerCase();
ObservableList<T> subentries = FXCollections.observableArrayList();
long count = table.getColumns().stream().count();
for (int i = 0; i < table.getItems().size(); i++) {
for (int j = 0; j < count; j++) {
String entry = "" + table.getColumns().get(j).getCellData(i);
if (entry.toLowerCase().contains(value)) {
subentries.add(table.getItems().get(i));
break;
}
}
}
table.setItems(subentries);
});
您可以使用FilteredList
ObservableList<YourObjectClass> actualList = ...;
FilteredList<YourObjectClass> filteredList = new FilteredList<>(actualList);
TableView table = ...;
table.setItems(filteredList);
// to filter
filteredList.setPredicate(
new Predicate<YourObjectClass>(){
public boolean test(YourObjectClass t){
return false; // or true
}
}
);
和秋千一样快(也许比秋千更快…)。(我测试了100000行)
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