1、前言
变步长批量处理算法，在实现某些功能时，非常需要。如数据传输和数据导入时，使用可变步长的批量处理算法，可以极大地提高系统的性能，。
1.1、数据传输
在不稳定的网络环境下，传输失败的几率提高，大的数据块可能会传输失败，如果分为小的数据块，可以传输成功，但由于传输开销，传输效率低。因此希望在网络好的时候，传输大的数据块或高分辨率的图像；网络差的时候，传输小的数据块或对图像进行降质处理，调低图像分辨率，提高压缩比等。因此，可变概念，可以提升服务功能的质量，提升系统的可用性。
1.2、数据导入
数据导入，特别是ETL，大量数据导入，效率非常重要。对于大多数数据库，如Myql，批量新增（如100条记录）和单记录新增的时间消耗相差无几，但处理能力有百倍之差。
曾经，笔者使用逐条数据insert，300万条记录导入，化了半个小时，简直无法忍受，于是，后来改为使用100条批量insert，但由于数据中存在这种那种的异常数据，经常出现一条异常数据导致成批(100条)的数据导入失败，这样，一次导入数据中可能有几条坏数据，导致几百上千条数据没有入库成功，于是，再修改代码，针对这些没入库成功的几百上千条记录里，逐条导入，检测出具体的坏数据。整个过程不堪回首。
因此，数据导入需要可变步长算法，这样可用极大提升数据导入的处理能力。
另外，还有一种Excel数据导入，如规定按记录的编码（字符串类型，如身份证号、手机号、订单编号等，唯一键字段）作为记录的特征字段，但表格数据中有新增的，还有修改的，即如果为新的编码值，为新增记录，如果数据库中编码值已存在，则需要修改记录。这种导入，如果采用固定批量值导入，新增的失败率是很高的，如果批量一旦失败就改为逐条导入的策略，也是效率不高，可变步长算法可非常高效地解决此问题。
1.3、其它应用场景
对这种可变的需求，具体很大的通用性，如与搜索相关的，也可以用可变步长算法来提升处理性能。
2、算法原理
2.1、算法概述
可变步长算法，不是个新鲜的概念，区别在于变化的依据和策略，如最大似然估计、梯度下降等，以及算法复杂度和是否简单易用。
本算法可以归于简单的决策树，有贪婪算法的因子，计算量很少。接口调用可以内嵌方法（类似C++的指针函数）来执行批量处理工作和单条数据修正处理工作。二分法是非常经典的算法，本算法的核心还是二分法，也可以说依据下列公式而开发：