js数组的权重概率分配方法介绍

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：

上面的方法虽然可行，可是遇到这样一个问题：对于一般复杂的分配情况如1:1:1分配（相对值）可以满足，如果遇到15%,25%,35%剩余等精确权重分配（绝对值）无法满足。因为去计算15%:25%:35%:剩余的比例很是麻烦，于是我将上面的函数继续修改，添加了百分比模式，比如上面的例子，分配了上面明确的百分数之后，剩余的百分比将给最后一个元素，而不用计算最后一个元素占的百分数，也不用计算各个元素的比例。代码如下：

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 ? $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($var)
{
  echo "<pre>";
  if($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。

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