Excel·VBA时间范围筛选及批量删除整行

看到一个帖子《excel吧-筛选开始时间，结束时间范围内的所有记录》，根据条件表中的开始时间和结束时间构成的时间范围，对数据表中的开始时间和结束时间范围内的数据进行筛选

• 数据举例
  条件表中，开始时间为随机生成，结束时间为开始时间依次增加180、360天。20人，每人50个场所，共1000行条件时间范围（每人的每个地点只有一行时间范围）
  数据表中，开始时间为随机生成，结束时间为开始时间依次增加1-12个月。共50万行时间范围
  

批量删除整行，整体删除

采用《Excel·VBA指定条件删除整行整列》先Union行再删除的方法可大幅提高速度

Sub 时间范围筛选()Dim dict As Object, rng As Range, arr, i&, k$Set dict = CreateObject("scripting.dictionary"): tm = TimerApplication.ScreenUpdating = False  '关闭屏幕更新，加快程序运行arr = Worksheets("条件").[a1].CurrentRegionFor i = 2 To UBound(arr)k = arr(i, 1) & "_" & arr(i, 2)dict(k) = Array(CDbl(arr(i, 3)), CDbl(arr(i, 4)))NextWorksheets("数据").Copy after:=Sheets(Sheets.Count)With ActiveSheet.Name = "筛选结果": arr = .[a1].CurrentRegion: ReDim brr(1 To UBound(arr))For i = 2 To UBound(arr)k = arr(i, 1) & "_" & arr(i, 2)If Not dict.Exists(k) Then  '不存在的直接删除If rng Is Nothing ThenSet rng = .Rows(i)ElseSet rng = Union(rng, .Rows(i))End IfElse'符合条件时间范围If Not (dict(k)(0) <= CDbl(arr(i, 3)) And CDbl(arr(i, 4)) <= dict(k)(1)) ThenIf rng Is Nothing ThenSet rng = .Rows(i)ElseSet rng = Union(rng, .Rows(i))End IfEnd IfEnd IfNextIf Not rng Is Nothing Then rng.DeleteEnd WithApplication.ScreenUpdating = TrueDebug.Print "筛选完成，用时" & Format(Timer - tm, "0.00")  '耗时
End Sub

• 筛选结果：运行几个小时也未能生成结果
  这显然不合理，就算是50万行的数据，使用字典也不可能耗时如此之久
  将Union行的操作全部注释改为计数后可以发现，遍历50万行并判断是否符合条件时间范围，仅用时2.25秒，而之前的经验都是“先Union行再删除的方法”比“倒序循环依次删除整行的方法”速度更快，但本例中Union行的操作却很慢，那么就是行数太多导致反复Union行消耗太多时间

批量删除整行，分段删除

既然上面的代码运行缓慢可能是“反复Union行消耗太多时间”，那么就应该试试看倒序分段删除

Sub 时间范围筛选2()Dim dict As Object, rng As Range, arr, brr, i&, j&, k$, x&Set dict = CreateObject("scripting.dictionary"): tm = TimerApplication.ScreenUpdating = False  '关闭屏幕更新，加快程序运行arr = Worksheets("条件").[a1].CurrentRegionFor i = 2 To UBound(arr)k = arr(i, 1) & "_" & arr(i, 2)dict(k) = Array(CDbl(arr(i, 3)), CDbl(arr(i, 4)))NextWorksheets("数据").Copy after:=Sheets(Sheets.Count)With ActiveSheet.Name = "筛选结果": arr = .[a1].CurrentRegion: ReDim brr(1 To UBound(arr))For i = 2 To UBound(arr)k = arr(i, 1) & "_" & arr(i, 2)If Not dict.Exists(k) Then  '不存在的直接删除j = j + 1: brr(j) = iElse'符合条件时间范围If Not (dict(k)(0) <= CDbl(arr(i, 3)) And CDbl(arr(i, 4)) <= dict(k)(1)) Thenj = j + 1: brr(j) = iEnd IfEnd IfNextFor i = j To 1 Step -1  '倒序分段删除x = x + 1If rng Is Nothing ThenSet rng = .Rows(brr(i))ElseSet rng = Union(rng, .Rows(brr(i)))End IfIf x = 1000 Then rng.Delete: Set rng = Nothing: x = 0NextIf Not rng Is Nothing Then rng.DeleteEnd WithApplication.ScreenUpdating = TrueDebug.Print "筛选完成，用时" & Format(Timer - tm, "0.00")  '耗时
End Sub

• 筛选结果：成功生成符合条件时间范围的筛选结果，共保留57668行数据
  

不同分段行数速度对比

分段行数	100	500	1000	5000	10000
耗时秒数	697.84	643	629.43	687	888.17

可以发现，分段在1万行以内时，运行速度差异还不明显，而总共需要删除的行数为442332行，因此以上“行数太多导致反复Union行消耗太多时间”的猜测是对的

而如果将筛选条件改为，时间范围完全不重叠

'条件开始时间 > 筛选结束时间，或条件结束时间 < 筛选开始时间
If dict(k)(0) > CDbl(arr(i, 4)) Or dict(k)(1) < CDbl(arr(i, 3)) Then

总共需要删除的行数为242931行时，可能是需要删除的行与行之间分散的更稀碎，导致比上面的删除442332行耗时差异更加明显，测试如下图

分段行数	100	500	1000	5000	10000
耗时秒数	1233.98	1234.9	1268.61	1939.34	4079.09

需要删除的行数变少，但在同样的分段下不仅消耗时间更多，而且分段为1万行时消耗时间增长率也更高，那么可以得出结论，不仅反复Union行消耗太多时间，而且行与行之间太分散也会消耗更多时间