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今天写了一个js控制页面轮播的功能,如果仅仅使用队列很简单,但是考虑到为每一个页面分配权重的是否变的异常复杂,使用switch和if else也无法解决,于是想到使用js数组实现,思路是将各个轮播的页面抽象成一个对象,各个对象需要手动指定权重值,然后组成一个数组,使用下面封装的函数,将会根据各个对象相应的权重概率返回一个对象,代码如下:
/** * 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) "htmlcode">/** * 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');该代码已经通过最大公约数对下标数组进行优化,使用数字比模式已经优化到最小数值比例,百分比模式考虑性能消耗暂不支持2位小数。
写完js版,于是很轻松改为php版本,经过10万次循环测试,发现for循环比foreach省时间,而非网上传的foreach比for更快。但是总体来说,js的执行速度是php的20倍左右,php的执行时间约6秒,js的执行时间约为0.346秒。
/** * 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 == $total "<pre>"; if($var === false) { echo 'false'; }else if($var === ''){ print_r("''"); }else{ print_r($var); } echo "</pre>"; }php版本如果只是使用整数数字比模式,完全不用考虑数字的放大与求最小公倍数的算法,只需要做简单的累加即可,可以大大缩短执行时间。
标签:
js数组
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。