现在不少应用都提供了搜索功能，有些还提供了搜索联想。对于一个搜索联想功能，最基本的实现流程为：客户端通过监听输入框内容的变化，当输入框发生变化之后就会回调afterTextChanged方法，客户端利用当前输入框内的文字向服务器发起请求，服务器返回与该搜索文字关联的结果给客户端进行展示。服务器那边，一般要做内存缓存池，就是把有可能的结果都放在内存中。
效果图
APP这边也有几个重要的问题需要我们思考
- 当搜索词为空时，不应该发起网络请求。
- 在用户连续输入的情况下，可能会发起某些不必要的请求。例如用户输入了abc，那么按照上面的实现，客户端就会发起a、ab、abc三个请求。
- 如果用户依次输入了ab和abc，那么首先会发起关键词为ab请求，之后再发起abc的请求，但是abc的请求如果先于ab的请求返回，那么就会造成用户期望搜索的结果为abc，但是我们最终希望得到的结果却是和ab关联的。
我的方案是采用retrofit2+rxjava2来实现的，针对这几个问题的大致思路如下，关于这几个操作符的解释，在Demo中有较完整的解释
- 使用debounce操作符，当输入框发生变化时，不会立刻将事件发布出去，而是等待200ms，如果在这段事件内，输入框没有发生变化，那么才发送该事件；反之，则在收到新的关键词后，继续等待200ms。
- 使用filter操作符，只有关键词的长度大于0时才把事件发布出去。filter作用：对源Observable产生的结果按照指定条件进行过滤，只有满足条件的结果才会提交给订阅者
- 使用switchMap操作符，这样当发起了abc的请求之后，即使ab的结果返回了，也不会发送给下游，从而避免了出现前面介绍的搜索词和联想结果不匹配的问题。switchMap操作符会保存最新的Observable产生的结果而舍弃旧的结果。
下面贴出关键代码
private void initEdt() {
editText = (EditText) findViewById(R.id.edt);
editText.addTextChangedListener(new TextWatcher() {
@Override
public void beforeTextChanged(CharSequence s, int start, int count, int after) {
}
@Override
public void onTextChanged(CharSequence s, int start, int before, int count) {
}
@Override
public void afterTextChanged(Editable s) {
if (s.toString().trim().isEmpty()) {
mPop.dismiss();
} else {
//输入内容非空的时候才开始搜索
startSearch(s.toString());
}
}
});
mPublishSubject = PublishSubject.create();
mPublishSubject.debounce(200, TimeUnit.MILLISECONDS) //这里我们限制只有在输入字符200毫秒后没有字符没有改变时才去请求网络，节省了资源
.filter(new Predicate() { //对源Observable产生的结果按照指定条件进行过滤，只有满足条件的结果才会提交给订阅者
@Override
public boolean test(String s) throws Exception {
//当搜索词为空时，不发起请求
return s.length() > 0;
}
})
.switchMap(new Function>() {
@Override
public ObservableSource apply(String query) throws Exception {
return getSearchObservable(query);
}
})
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new DisposableObserver() {
@Override
public void onNext(String s) {
//显示搜索联想的结果
showSearchResult(s);
}
@Override
public void onError(Throwable throwable) {
}
@Override
public void onComplete() {
}
});
mCompositeDisposable = new CompositeDisposable();
mCompositeDisposable.add(mCompositeDisposable);
}
//开始搜索
private void startSearch(String query) {
mPublishSubject.onNext(query);
}
private Observable getSearchObservable(final String query) {
return Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter observableEmitter) throws Exception {
Log.d(TAG, "开始请求，关键词为：" + query);
try {
Thread.sleep(100); //模拟网络请求，耗时100毫秒
} catch (InterruptedException e) {
if (!observableEmitter.isDisposed()) {
observableEmitter.onError(e);
}
}
if (!(query.contains("科") || query.contains("耐") || query.contains("七"))) {
//没有联想结果，则关闭pop
mPop.dismiss();
return;
}
Log.d("SearchActivity", "结束请求，关键词为：" + query);
observableEmitter.onNext(query);
observableEmitter.onComplete();
}
}).subscribeOn(Schedulers.io());
}
下面是针对几个操作符，从官网download下来的东西，供大家一起学习
debounce
debounce原理类似于我们在收到请求之后，发送一个延时消息给下游，如果在这段延时时间内没有收到新的请求，那么下游就会收到该消息；而如果在这段延时时间内收到来新的请求，那么就会取消之前的消息，并重新发送一个新的延时消息，以此类推。
而如果在这段时间内，上游发送了onComplete消息，那么即使没有到达需要等待的时间，下游也会立刻收到该消息。
filter
filter的原理很简单，就是传入一个Predicate函数，其参数为上游发送的事件，只有该函数返回true时，才会将事件发送给下游，否则就丢弃该事件。
switchMap
switchMap的原理是将上游的事件转换成一个或多个新的Observable，但是有一点很重要，就是如果在该节点收到一个新的事件之后，那么如果之前收到的时间所产生的Observable还没有发送事件给下游，那么下游就再也不会收到它发送的事件了。
如上图所示，该节点先后收到了红、绿、蓝三个事件，并将它们映射成为红一、红二、绿一、绿二、蓝一、蓝二，但是当蓝一发送完事件时，绿二依旧没有发送事件，而最初绿色事件在蓝色事件之前，那么绿二就不会发送给下游。
- flatmap：把Observable产生的结果转换成多个Observable，然后把这多个Observable“扁平化”成一个Observable，并依次提交产生的结果给订者
- concatMap：flatMap操作符不同的是，concatMap操作符在处理产生的Observable时，采用的是“连接(concat)”的方式，而不是“合并(merge)”的方式，这就能保证产生结果的顺序性，也就是说提交给订阅者的结果是按照顺序提交的，不会存在交叉的情况
- switchMap：与flatMap操作符不同的是，switchMap操作符会保存最新的Observable产生的结果而舍弃旧的结果
GitHub地址（完整Demo，欢迎下载）
https://github.com/zhouxu88/SearchDemo
rxjava2学习地址
https://github.com/ReactiveX/RxJava
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持考高分网。
