图像加载器加权算法

Question

我正在构建一个图像预加载器，并尝试创建一个加权函数来确定接下来加载哪个图像。

以下是我的需求的快速细分：

我有一系列按连续顺序排列的图像。我有一个变量权重，其值必须介于 -1 和 1 之间。

• 权重为 -1 表示仅加载索引低于先前加载的图像的图像。

• 权重为 1 表示仅加载索引大于先前加载的图像的图像。

• 权重为 0 表示均匀分布图像的加载。

• 十进制权重例如（0.6）意味着加载索引在60％的时间比前一个图像大的图像以及比前一个图像索引低的40％的时间。

权重始终从 0 开始。每次更新的权重都提供要查看的新图像的索引以及上次查看的图像的索引。

我希望修改每个图像视图的权重，考虑到：

• 新索引是否大于旧索引（用户有 前进）

• 给定索引下方的图像数量与上方的数量。

• 之前的权重（分布越倾向于尺度的一端，权重向该端的增量就越慢，并且向另一端的增量就越大）。

我希望我把问题说得足够清楚了。有谁知道可以帮助提供此功能的算法或公式？

谢谢。

Answer 1

我开始这样想：

function weighting(not_yet_preloaded_indices_array, 
                   current_index,
                   previous_index,
                   previous_weighting) {
    count_of_all = not_yet_preloaded_indices_array.length()
    count_of_next = count_bigger(not_yet_preloaded_indices_array, current_index)
    count_of_previous = count_of_all - count_of_next

     if (count_of_previous = 0) {
        return 1
    } else if (count_of_next = 0) {
        return -1
    }

    if (current_index >= previous_index) {
        direction = 1
        modifier = count_of_next / count_of_all
    } else {
        direction = -1
        modifier = count_of_previous / count_of_all
    }

    return (previous_weighting + direction * modifier) / 2
}

但我怀疑加权比简单的预加载更能让用户受益，例如：

1. preload 1 next image  (if not already preloaded)
2. preload 1 previous image  (if not already preloaded)
3. preload 5 or 10 next images  (only the ones not already preloaded)

其中 next 是所选方向（更大或更小的索引）