题目要求
找出一个页面中出现次数最多的标签!!!
个人解法:
var eles = document.getElementsByTagName('*'); var rs = []; for(var i=0; i<eles.length; i++) { var tag_name = eles[i].tagName.toLowerCase(); if(undefined != tag_name) { if(inJsonArray(rs, tag_name)) { addWeight(rs, tag_name); }else { rs.push({ tag : tag_name, weight : 1 }) } } } SortByWeight(rs);
思路:
拿到所有的标签--根据标签名称聚类---根据权重排序。
如果有更好的方法,欢迎交流。
下面看今天这个问题:
获取一张图片的top N主色值,和上面最多标签的问题很类似,数据大小有区别,别的都差不多的。
这个问题思路很清晰,第一步,拿到图片的数据;第二步,根据色值进行聚类;第三步,对聚类结果排序。所以这次就是根据这个思路去实现。
1、数据获取
图片数据获取使用了canvas的getImageData()方法,能获取到图片每个像素点的rgba数据。
var imgdatas=context.getImageData(0,0,150,150);//获取当前canvas数据 var imgdata = imgdatas.data;//获取rgba数据 var i = 0, len = imgdata.length; var arr = []; //将图片rgba数据push到新数组中 for(i ; i<len ; i+=4 ) { arr.push(imgdata[i]+','+imgdata[i+1]+','+imgdata[i+2]+','+imgdata[i+3]); }
这样就可以拿到图片的所有数据了,剩下的就是数学问题了。
2、数据聚类
去重,相同色值合并,记录该色值出现个数(权重)weight
聚类方法就比较多了,直接数学统计,或者k-means,决策树,朴素贝叶斯,支持向量机等等,喜欢哪个就用哪个就可以了,但是还是需要考虑下不同方法的适用情况和效率什么的了。
我们会得到这样一个数组 [{rgba: '21,12,45,0', weight: 12}, {...}]来记录色值和出现次数,
3、聚类结果排序
对上一步中得到的json数组进行排序,根据属性weight的值从大到小或者从小到大排序,排序算法就不用多言了。
4、结果预览
5、to Do
相似色值合并
rgba(234,234,234,1)和rgba(234,235,235,1)类似的这种是否有必要合并成为一个值,这里又会涉及到相似度计算等问题。
优化聚类算法
提高复杂度,提升性能,提升执行速度
结合可视化的一些东西
6、总结
数据多的处理还是放在后端比较合适,毕竟可以利用分布式框架等多端计算。
而浏览器处理数据的能力还是有限。
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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%。
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