列表控制項是資料顯示時使用的一種常用的控制項。
剛發現有網友把這個演算法說得更清楚，推薦大家去它的部落格看：
下面是我提供的原始的版本 ：)
一般情況下列表中的行是等高的，這種情況下無論列表包含多少行，都能夠在o(1)的時間定位到指定行。
但是當顯示的內容格式不一致時，使用相等的行高可能就意味著顯示空間的浪費，也意味說使用者需要更多的滾動操作，影響使用者體驗。
要實現乙個支援可變行高的列表控制項，首先要解決的問題就是快速定位列表行。
假定乙個列表中的表項按照下面的高度排列：
1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,4,5
可以知道總高度為：33
程式設計師需要解決從乙個隨機的[0,32]的值(x)定位到哪一行的問題。
當然最簡單的辦法就是從第一行開始逐行的數，直到數到的那一行正好包含x，可以知道這個演算法的時間複雜度為o(n)。
當n很大時，這個演算法基本上不可行。
一行一行的數顯然是很浪費時間的，解決的辦法就是一段一段的數。
要實現分段數，乙個前提就是我們需要為這些資料提前建立好索引表。對於上面序列假定以3個元素一組為單位建立索引表就可以獲得:(6),(6),(6),(6),(9)，如此一來，要定位一行，我們最多需要數5+3次就能找到一行。
對於資料量比較少的情況，可能上述分組方法就能解決問題了。
但是對於資料量更大的情況如何處理呢？方法很簡單，那就是分組再分組，直到最後所有的分組資料形成一棵索引樹。樹上每乙個結點代表該結點下所有子節點的高度和。
通過構造索引樹，無論多少資料量，都可以在o(log(n))的時間定位到任意行。
另外，對於大量資料，我們可能在初始化的時候並不知道總數有多少，而是在顯示到哪一行時再通過計算獲得。
對於這種情況，我們需要動態更新索引樹。更新過程也很簡單，當一行更新高度時，只需要找到該行所在的葉節點，更新葉節點高度，再逐級更新父節點即可，時間複雜度同樣是o(log(n))。
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