SPL的特征之一是數(shù)據(jù)有序，適當?shù)乩梦恢?，可以顯著提高性能。讓我們先從一個典型場景開始，逐步掌握利用位置的各種技巧。
對排序后的數(shù)據(jù)進行二分查找，可以獲得較高的性能，但有些算法需用到原始順序，看上去似乎不該再排序。比如下面的案例：
PerformanceRanking.txt有三個字段，分別是empID(銷售員編號)、dep(部門名稱)、amount（銷售額）。該文件記錄著各部門各銷售員本季度的業(yè)績排名，已按銷售額逆序存放，現(xiàn)在需根據(jù)指定的銷售員ID，計算出：他應(yīng)當再增加多少銷售額，才能提高業(yè)績排名。如果該員工已經(jīng)是第1名，則無需增加銷售額。
本算法需要用排名高一位的銷售員的銷售額，減去該銷售員的銷售額，即對原始數(shù)據(jù)做相對位置計算。既然要用到原始順序，似乎就不該再排序，否則兩者難以互轉(zhuǎn)，而且其他算法可能用到原始數(shù)據(jù)。這種思路下會把腳本寫成這樣：
上述腳本沒有對數(shù)據(jù)排序，所以不能進行二分查找，性能不高。
事實上，我們可以在保留原始數(shù)據(jù)的前提下，利用位置進行排序，從而提高查詢性能。腳本如下：
A5：函數(shù)psort只獲得排序后記錄在原數(shù)據(jù)中的位置，并不會對原數(shù)據(jù)真正排序。
A6：利用oPos制造一份排序后的數(shù)據(jù)。注意，此時原數(shù)據(jù)不受影響，而且oPos可以作為排序后數(shù)據(jù)index和原始數(shù)據(jù)之間互轉(zhuǎn)的橋梁。
A7：對排序后的數(shù)據(jù)做二分查找，并轉(zhuǎn)回原始數(shù)據(jù)中對應(yīng)的記錄序號。
為了驗證利用位置之前、之后兩種算法的性能差別，可以隨機取出銷售員編號做參數(shù)，用循環(huán)模擬大量訪問，并分別執(zhí)行兩種算法。如下：
可以看到，利用位置后性能提高幾十倍。例子中數(shù)據(jù)量較少，隨著數(shù)據(jù)量的增加，性能差距會急劇拉大，這是因為遍歷查找的時間復(fù)雜度為線性，而二分查找為對數(shù)。
函數(shù)align可將數(shù)據(jù)按序列對齊，比如輸入條件：=pOrderList= [10250,10247,10248,10249,10251]，將訂單明細按該列表對齊，求每個訂單的金額小計。代碼如下：
A2-A3：手工建立索引表。
A4：將訂單明細表與訂單列表對齊，求出金額小計。由于索引表有序，因此可用二分法對齊，即@b選項。
A5：將A4按原位置調(diào)整，與pOrderList的順序保持一致。函數(shù)inv可按指定位置調(diào)整成員，這里按原位置調(diào)整成員，相當于恢復(fù)成原位置。
對利用位置前后的兩種算法，模擬大訪問量測試，可以看到性能提升顯著：
有時要對有序數(shù)據(jù)進行批量查詢，比如pOrderList=[10877,10588,10611,11037,10685]，請統(tǒng)計符合該列表的訂單的運貨費合計，代碼可以這樣寫：
解釋：函數(shù)pos和select配合，可實現(xiàn)批量查詢。其中函數(shù)pos可返回某個值在序列中的位置，如該值不在序列中，則返回null。函數(shù)select用于查詢，當條件非null且非false時，可返回當前記錄。
但上述代碼沒有利用位置，所以性能不高。
應(yīng)當注意到，訂單記錄是有序的，所以可以用二分法取得符合條件的訂單位置，再用位置取記錄并計算。具體代碼如下：
A1.(orderID)可取得orderID列，pos@b可針對有序數(shù)據(jù)，用二分法快速取得成員位置。A6按位置取數(shù)據(jù)。
對利用位置前后的兩種算法，模擬大訪問量測試，可以看到性能提升顯著：
