面试题：Kotlin Android LiveData的自定义扩展与优化实践

Question

假设你需要对Kotlin Android中的LiveData进行扩展，以实现更复杂的功能，比如支持批量数据更新通知、自定义数据过滤等。请阐述实现这些功能的设计思路，并给出核心的Kotlin代码实现。同时，分析在扩展过程中可能遇到的性能问题及解决方案。

Answer 1

设计思路

1. 批量数据更新通知：通过维护一个数据集合，在数据更新时统一通知所有观察者，避免多次通知造成的性能浪费。
2. 自定义数据过滤：允许用户传入一个过滤函数，在数据分发前进行过滤，只有符合条件的数据才会通知给观察者。

核心Kotlin代码实现

import androidx.lifecycle.LiveData
import androidx.lifecycle.MutableLiveData

class ExtendedLiveData<T> : MutableLiveData<List<T>>() {
    private val dataList = mutableListOf<T>()

    // 批量添加数据并通知
    fun addAll(data: List<T>) {
        dataList.addAll(data)
        value = dataList
    }

    // 自定义数据过滤
    fun observeFiltered(owner: androidx.lifecycle.LifecycleOwner, filter: (T) -> Boolean, observer: (List<T>) -> Unit) {
        observe(owner) {
            val filteredData = it.filter(filter)
            observer(filteredData)
        }
    }
}

性能问题及解决方案

1. 性能问题：
   • 批量更新时，可能数据量较大，导致通知过程缓慢。
   • 自定义过滤函数如果逻辑复杂，会增加数据分发的时间成本。
2. 解决方案：
   • 对于批量更新，在通知前可以对数据进行适当的裁剪，比如只取最近的一定数量的数据，减少传输量。
   • 对于复杂的过滤逻辑，可以考虑使用缓存机制，对已经过滤过的数据进行缓存，当下次数据变化不大时，直接使用缓存数据，减少重复计算。