近日一直在研究如何才能寫出高小的分頁演算法，大概整理了一下，思路如下：
首先資料庫裡需要有乙個自動編號字段（id）。然後第一次訪問的時候，取出所有記錄，定製好每頁的記錄數pagesize，計算出頁數，然後根據頁數建立乙個一維陣列pageid(pagecount)，pageid(0)儲存記錄初試條件，然後對應每個元素儲存每頁對應的id邊界碼
（1，id邊界碼：如果資料庫記錄id記錄序列如下 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16
假設需要按照id 順序排序的話 ，pagesize = 5, pagecount = 4 ，pageid(4)
陣列pageid的值分別為pageid(0) = 1, pageid(1) = 5 ,pageid(2) = 10,pageid(3) = 15 ,pageid(4) = 16
當訪問第 i 頁的時候就直接找 [pageid(i-1) , pageid(i) ) 之間的記錄，這樣可以保證每次取的記錄都只是pagesize 條記錄。
假設需要按照id倒序排列的話,
陣列pageid的值分別為pageid(0) = 16 , pageid(1) = 12 , pageid(2) = 7 ,pageid(3) = 2, pageid(4) = 1, 當訪問第 i 頁的時候就直接查詢id屬於[ pageid(i-1) , pageid(i) )
研究心得：（首先謝謝葉子(dvbbs)的心得）盡量不要用自帶的分頁程式，rs.recordcount 很耗資源。依次，估計rs.pagecount ……也耗資源，而且用rs.getrows()效果也很明顯提高。
經過比較，葉子的演算法在記錄比較靠前的時候速度以及效率是比較高的。但是不太穩定，有時（很少）會從30毫秒左右跳到1-200毫秒。到了後面效率就明顯下降到50-80毫秒，越後效率越低。新演算法第一次效率比較低下，大約在500毫秒左右，但是比較穩定，後面一般哦度是50毫秒左右，而且隨著庫的記錄數變化，這個速度依然如此。不會有什麼變化。下次就把葉子和我的演算法結合起來試試，不過葉子的演算法確實是很不錯d，具備通用性。我這個只能拿來聊聊了。
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