La fonction de js pour contrôler le carrousel de pages est très simple si vous utilisez simplement la file d'attente, mais si l'on considère que l'attribution d'un poids à chaque page devient extrêmement compliquée, cela ne peut pas être résolu en utilisant switch et sinon, j'ai donc pensé à utiliser le tableau js pour l'implémenter. L'idée est d'abstraire chaque page du carrousel dans un objet. Chaque objet doit spécifier manuellement la valeur de poids, puis former un tableau à l'aide de la fonction encapsulée ci-dessous, un objet sera renvoyé en fonction de la probabilité de poids correspondante. chaque objet. Le code est le suivant :
/**
* js数组实现权重概率分配
* @param Array arr js数组，参数类型[Object,Object,Object……]
* @return Array 返回一个随机元素，概率为其percent/所有percent之和，参数类型Object
* @author shuiguang
*/
function weight_rand(arr){
//参数arr元素必须含有percent属性，参考如下所示
/*
var arr = [{
name : '1',
percent : 1
}, {
name : '2',
percent : 2
}, {
name : '3',
percent : 1
}, {
name : '4',
percent : 2
}
];
*/
var total = 0;
var i, j, percent;
//下标标记数组，按照上面的例子，单倍情况下其组成为[1,2,2,3,4,4]
var index = new Array();
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
//判断元素的权重，为了实现小数权重，先将所有的值放大100倍
percent = 'undefined' != typeof(arr[i].percent) ? parseInt(arr[i].percent*100) : 0;
for (j = 0; j < percent; j++) {
index.push(i);
}
total += percent;
}
//随机数值，其值介于0-5的整数
var rand = Math.floor(Math.random() * total);
return arr[index[rand]];
}Bien que la méthode ci-dessus soit réalisable, elle rencontre un tel problème : pour des situations d'allocation généralement complexes telles que Allocation 1:1:1 (valeur relative), il peut être satisfait si la répartition exacte du poids (valeur absolue) de 15 %, 25 %, 35 % restants, etc. ne peut pas être satisfaite. Parce qu'il est très difficile de calculer le rapport restant de 15 % : 25 % : 35 %, j'ai continué à modifier la fonction ci-dessus et ajouté un mode de pourcentage. Par exemple, dans l'exemple ci-dessus, après avoir attribué le pourcentage clair ci-dessus, le reste. pourcentage sera Donner le dernier élément sans calculer le pourcentage du dernier élément ni la proportion de chaque élément. Le code est le suivant :
/**
* js数组实现权重概率分配，支持数字比模式(支持2位小数)和百分比模式(不支持小数，最后一个元素多退少补)
* @param Array arr js数组，参数类型[Object,Object,Object……]
* @return Array 返回一个随机元素，概率为其weight/所有weight之和，参数类型Object
* @author shuiguang
*/
function weight_rand(arr){
//参数arr元素必须含有weight属性，参考如下所示
//var arr=[{name:'1',weight:1.5},{name:'2',weight:2.5},{name:'3',weight:3.5}];
//var arr=[{name:'1',weight:'15%'},{name:'2',weight:'25%'},{name:'3',weight:'35%'}];
//求出最大公约数以计算缩小倍数，perMode为百分比模式
var per;
var maxNum = 0;
var perMode = false;
//自定义Math求最小公约数方法
Math.gcd = function(a,b){
var min = Math.min(a,b);
var max = Math.max(a,b);
var result = 1;
if(a === 0 || b===0){
return max;
}
for(var i=min; i>=1; i--){
if(min % i === 0 && max % i === 0){
result = i;
break;
}
}
return result;
};
//使用clone元素对象拷贝仍然会造成浪费，但是使用权重数组对应关系更省内存
var weight_arr = new Array();
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
if('undefined' != typeof(arr[i].weight))
{
if(arr[i].weight.toString().indexOf('%') !== -1) {
per = Math.floor(arr[i].weight.toString().replace('%',''));
perMode = true;
}else{
per = Math.floor(arr[i].weight*100);
}
}else{
per = 0;
}
weight_arr[i] = per;
maxNum = Math.gcd(maxNum, per);
}
//数字比模式，3:5:7，其组成[0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
//百分比模式，元素所占百分比为15%，25%，35%
var index = new Array();
var total = 0;
var len = 0;
if(perMode){
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
//len表示存储arr下标的数据块长度，已优化至最小整数形式减小索引数组的长度
len = weight_arr[i];
for (j = 0; j < len; j++){
//超过100%跳出，后面的舍弃
if(total >= 100){
break;
}
index.push(i);
total++;
}
}
//使用最后一个元素补齐100%
while(total < 100){
index.push(arr.length-1);
total++;
}
}else{
for (i = 0; i < arr.length; i++) {
//len表示存储arr下标的数据块长度，已优化至最小整数形式减小索引数组的长度
len = weight_arr[i]/maxNum;
for (j = 0; j < len; j++){
index.push(i);
}
total += len;
}
}
//随机数值，其值为0-11的整数，数据块根据权重分块
var rand = Math.floor(Math.random()*total);
//console.log(index);
return arr[index[rand]];
}
var arr=[{name:'1',weight:1.5},{name:'2',weight:2.5},{name:'3',weight:3.5}];
console.log(weight_rand(arr));
var arr=[{name:'1',weight:'15%'},{name:'2',weight:'25%'},{name:'3',weight:'35%'}];
console.log(weight_rand(arr));
var prize_arr = [
{'id':1, 'prize':'平板电脑', 'weight':1},
{'id':2, 'prize':'数码相机', 'weight':2},
{'id':3, 'prize':'音箱设备', 'weight':10},
{'id':4, 'prize':'4G优盘', 'weight':12},
{'id':5, 'prize':'10Q币', 'weight':22},
{'id':6, 'prize':'下次没准就能中哦', 'weight':50}
];
var times = 100000;
var prize;
var pingban = 0;
var shuma = 0;
var yinxiang = 0;
var youpan = 0;
var qb = 0;
var xc = 0;
var start = new Date().getTime();
for($i=0; $i<times; $i++){
prize = weight_rand(prize_arr);
if(prize.prize == '平板电脑')
{
pingban++;
}else if(prize.prize == '数码相机'){
shuma++;
}else if(prize.prize == '音箱设备'){
yinxiang++;
}else if(prize.prize == '4G优盘'){
youpan++;
}else if(prize.prize == '10Q币'){
qb++;
}else if(prize.prize == '下次没准就能中哦'){
xc++;
}
}
var stop = new Date().getTime();
console.log('平板电脑：'+pingban/times+', 数码相机：'+shuma/times+', 音箱设备：'+yinxiang/times+', 4G优盘：'+youpan/times+', 10Q币：'+qb/times+', 下次没准就能中哦：'+xc/times);
console.log('耗费时间：'+(stop-start)/1000+'秒');Ce code a été optimisé pour le tableau d'indices via le plus grand dénominateur commun, et a été optimisé au minimum numérique ratio, pourcentage en utilisant le mode ratio numérique Compte tenu de la consommation de performances, le mode ne prend actuellement pas en charge 2 décimales.
Après avoir écrit la version js, je l'ai facilement changée en version php. Après 100 000 tests de boucle, j'ai découvert que la boucle for faisait gagner du temps que foreach, et que le foreach téléchargé depuis Internet était plus rapide que for. Mais en général, la vitesse d'exécution de js est environ 20 fois supérieure à celle de php. Le temps d'exécution de php est d'environ 6 secondes et le temps d'exécution de js est d'environ 0,346 seconde.
/**
* php数组实现权重概率分配，支持数字比模式(支持2位小数)和百分比模式(不支持小数，最后一个元素多退少补)
* @param array $arr php数组，参数类型array(array(),array(),array()……)
* @return array 返回一个随机元素，概率为其percent/所有percent之和，参数类型array()
* @author shuiguang
*/
function weight_rand($arr)
{
//参数arr元素必须含有percent属性，参考如下所示
//$arr=array(array('name'=>'1','weight'=>1.5),array('name'=>'2','weight'=>1.5),array('name'=>'3','weight'=>1.5));
//$arr=array(array('name'=>'1','weight'=>'15%'),array('name'=>'2','weight'=>'25%'),array('name'=>'3','weight'=>'35%'));
//求出最大公约数以计算缩小倍数，perMode为百分比模式
$perMode = false;
$maxNum = 0;
//自定义求最小公约数方法
$gcd = function($a, $b)
{
$min = min($a, $b);
$max = max($a, $b);
$result = 1;
if($a === 0 || $b === 0)
{
return $max;
}
for($i=$min; $i>=1; $i--)
{
if($min % $i === 0 && $max % $i === 0)
{
$result = $i;
break;
}
}
return $result;
};
//使用传地址可能会影响后面的结果，但是使用权重数组对应关系更省内存
$weight_arr = array();
$arr_len = count($arr);
for($i=0; $i<$arr_len; $i++)
{
if(isset($arr[$i]['weight']))
{
if(strpos($arr[$i]['weight'], '%') !== false)
{
$per = floor(str_replace('%', '', $arr[$i]['weight']));
$perMode = true;
}else{
$per = floor($arr[$i]['weight']*100);
}
}else{
$per = 0;
}
$weight_arr[$i] = $per;
$maxNum = call_user_func($gcd, $maxNum, $per);
}
//数字比模式，3:5:7，其组成[0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
//百分比模式，元素所占百分比为15%，25%，35%
$index = array();
$total = 0;
if($perMode)
{
for($i=0; $i<$arr_len; $i++)
{
//$len表示存储$arr下标的数据块长度，已优化至最小整数形式减小索引数组的长度
$len = $weight_arr[$i];
for ($j = 0; $j < $len; $j++)
{
//超过100%跳出，后面的舍弃
if($total >= 100)
{
break;
}
$index[] = $i;
$total++;
}
}
//使用最后一个元素补齐100%
while($total < 100)
{
$index[] = $arr_len-1;
$total++;
}
}else{
for($i=0; $i<$arr_len; $i++)
{
//len表示存储arr下标的数据块长度，已优化至最小整数形式减小索引数组的长度
$len = $weight_arr[$i]/$maxNum;
for ($j = 0; $j < $len; $j++)
{
$index[] = $i;
}
$total += $len;
}
}
//随机数值，其值为0-11的整数，数据块根据权重分块
$rand = floor(mt_rand(0, $total));
//修复php随机函数可以取临界值造成的bug
$rand = $rand == $total ? $total-1 : $rand;
return $arr[$index[$rand]];
}
$arr=array(array('name'=>'1','weight'=>1.5),array('name'=>'2','weight'=>1.5),array('name'=>'3','weight'=>1.5));
p(weight_rand($arr));
$arr=array(array('name'=>'1','weight'=>'15%'),array('name'=>'2','weight'=>'25%'),array('name'=>'3','weight'=>'35%'));
p(weight_rand($arr));
$prize_arr = array(
'0' => array('id'=>1, 'prize'=>'平板电脑', 'weight'=>1),
'1' => array('id'=>2, 'prize'=>'数码相机', 'weight'=>5),
'2' => array('id'=>3, 'prize'=>'音箱设备', 'weight'=>10),
'3' => array('id'=>4, 'prize'=>'4G优盘', 'weight'=>12),
'4' => array('id'=>5, 'prize'=>'10Q币', 'weight'=>22),
'5' => array('id'=>6, 'prize'=>'下次没准就能中哦', 'weight'=>50),
);
$start = time();
$result = array();
$times = 100000;
for($i=0; $i<$times; $i++)
{
$row = weight_rand($prize_arr);
if(array_key_exists($row['prize'], $result))
{
$result[$row['prize']] ++;
}else{
$result[$row['prize']] = 1;
}
}
$cost = time() - $start;
p($result);
p('耗费时间：'.$cost.'秒');
function p($var)
{
echo "<pre class="brush:php;toolbar:false">";
if($var === false)
{
echo 'false';
}else if($var === ''){
print_r("''");
}else{
print_r($var);
}
echo "";
}Si la version PHP utilise uniquement le mode rapport entier, il n'est pas nécessaire de considérer l'amplification des nombres et l'algorithme de recherche du plus petit commun multiple. il suffit de faire une simple accumulation. Le temps d’exécution peut être considérablement réduit.
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