रेटिंग रोटेटर एल्गोरिथम डिजाइन

हाल ही में, मुझे कुछ वस्तुओं के "रोटेटर" लिखने के कार्य का सामना करना पड़ा, जिसकी प्राथमिकता मुझे स्वयं को निर्धारित करनी चाहिए। नीचे की रेखा सरल है: अधिक प्राथमिकता - वस्तु का अधिक इंप्रेशन।
हालांकि, एल्गोरिथ्म के डिजाइन चरण में, कई अप्रिय विशेषताएं पाई गईं।
खैर, सबसे पहले, मैं डेटाबेस में कम से कम बदलाव के साथ प्राप्त करना चाहता था। मैं वास्तव में इंप्रेशन की संख्या की गणना करने के लिए mysql में एक अलग तालिका नहीं बनाना चाहता था। लेकिन इस तथ्य से इस्तीफा दे दिया, उन्होंने डिजाइन जारी रखा। पहला एल्गोरिथ्म जो मैंने बनाया था, वह सब बेवकूफी भरा था लेकिन कागज पर एक-एक चक्कर घूमता रहा और बहुत अच्छा काम किया।
इसका सार यह था कि रोटेशन तालिका में हम न केवल वास्तविक छापों की संख्या दर्ज करते हैं, बल्कि सूत्र के अनुसार एक निश्चित संख्या भी होती है (बाद में सूत्र कम होने के बाद)

20 - 2i

जहाँ मैं रोटेशन प्राथमिकता है। इस फॉर्मूले का अर्थ यह है कि जब मैं ऑब्जेक्ट दिखाऊंगा, तो मैं डेटाबेस से एक न्यूनतम न्यूनतम सूत्र के साथ एक उदाहरण का चयन करूंगा और पिछले कम करने वाले फॉर्मूले की वर्तमान राशि में एक और इकाई जोड़ूंगा। इस प्रकार, यह पता चलता है कि एक बड़े रोटेशन गुणांक (जिसे मैं अधिक दिखाना चाहता हूं) के साथ एक वस्तु अधिक सामान्य होगी, क्योंकि कम गुणांक वाली वस्तुओं की तुलना में कम संख्या को निचले सूत्र में जोड़ा जाएगा।
अगली समस्या जो मैंने जांच की है वह "20" समस्या है। यही है, इस एल्गोरिथ्म पर रोटेशन गुणांक को केवल 0 से 9 तक सेट करना संभव होगा (यदि हम केवल कई संख्याओं से संख्या लेते हैं)। निम्न सूत्र अब वस्तुओं की संख्या के आधार पर रूपांतरित किया गया है:

2n - i

जहाँ n डेटाबेस में ऑब्जेक्ट्स की संख्या रोटेशन के लिए उपयुक्त है। लेकिन अब कुछ प्रतिबंध लगाए गए हैं: रोटेशन गुणांक रोटेशन ऑब्जेक्ट की कुल संख्या से अधिक नहीं हो सकता है। वह है, साथ

2n - i
0 <= i <= n


आगे देखते हुए, मैं कहता हूँ कि यह वास्तव में डेढ़ खरगोश को मारता है। और यह इस तथ्य से मारा जाता है कि नई वस्तु को जोड़ने पर समस्याओं में से एक को हल किया जाता है। अब, जब एक वस्तु जोड़ते हैं, तो यह केवल थोड़ा हेरफेर करने के लिए रहता है:
1 - यह तय करें कि सभी मौजूदा वस्तु गुणांक को 1 से बढ़ाना है या नहीं;
2- रोटरी रिकॉर्ड में पहल कम करने के फॉर्मूले को लिखें, या पहले से किसी रिकॉर्ड से राशि लें। कुछ पुनरावृत्तियों के बाद, शो वैसा ही हो जाएगा, जैसा उन्हें होना चाहिए।
सामान्य तौर पर, यह फ़ॉर्म किसके लिए अच्छा है, यह है कि गुणांक को कम करने के सूत्र से लैस करके, आप उस प्रभाव की शक्ति को रैंक कर सकते हैं जो रोटेशन को गुणांक देता है (अर्थात, गुणांक 2 1 या 0 से प्रभावितों को कितना प्रभावित करेगा)

लेकिन जैसा कि मैंने कहा था, मैं उस तरीके से संतुष्ट नहीं था जहाँ मुझे डेटाबेस में एक अलग टेबल बनाना होगा या कचरा क्षेत्र जोड़ना होगा। अंतिम, कार्यशील समाधान मेरे पास तब आया जब मैंने निम्नलिखित के बारे में सोचा: “गुणांक को दिखाना चाहिए कि वस्तु को नमूने में कितना अधिक दिखाया जाना चाहिए। यदि 2 3 1 1 गुणांक हैं, तो 7 बार की वस्तुओं को क्रमशः लगभग 2 3 1 1 बार दिखाया जाना चाहिए। ”और फिर एक और विचार मेरे पास आया, त्वरित-कोडित, लेकिन मेरी मुख्य आवश्यकता को पूरा करना। मुझे जो कुछ भी चाहिए वह था ऑब्जेक्ट में एक रोटेशन गुणांक जोड़ना। इसके अलावा, यह चयन के बारे में है: चयन के दौरान, मैं सभी रोटेशन ऑब्जेक्ट्स का चयन करता हूं और रोटेशन गुणांक के अनुसार डुप्लिकेट के साथ सरणी को भरता हूं। अर्थात्, वस्तुओं और गुणांकों का होना:

1 2 3 4
2 3 1 1


रोटेशन सरणी इस तरह होगी:

o1 o1 o2 o2 o2 o3 o4


अब यह केवल इसे मिश्रण करने के लिए बनी हुई है, और एक यादृच्छिक तत्व का चयन करें। प्रायिकता सिद्धांत के अनुसार, सब कुछ सही है: रोटेशन गुणांक जितना बड़ा होगा, इस वस्तु को चुनने के लिए उतनी ही अधिक संभावना होगी। पहली नज़र में, ऐसा लगता है कि रोटेशन पर गुणांक के प्रभाव की शक्ति को रैंकिंग करने से काम नहीं चलेगा, लेकिन कोई भी गुणांक के लिए एक कारक बनाने के लिए परेशान नहीं करता है, या इसे एक वर्ग या घन में भी डाल सकता है (यदि बहुत सारे ऑब्जेक्ट हैं)। ध्यान दें कि नई सुविधा बिना किसी बैसाखी के ऐसी रोटेशन योजना में फिट होगी।