移動UI系列 - 簡單地使用半衰期演算法來預測手勢的滑動方向與速度

来源:https://www.cnblogs.com/zhgangxuan/archive/2020/06/09/half_life_algor_01.html
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前言 有一個問題, 給定一個物體的運動軌跡, 包含時間和坐標的數組, 如何使用這個數據來預測物體未來的運動走勢?? 本文提供了一個很簡單的方式去實現這個演算法. 效果夠用, 又簡單, 有一定的準確程度. 緣由 以前做過的一些手機應用, 沒有做動畫的 , 也沒做手勢. 這個做起來挺麻煩的. 最近開始了新 ...


前言

有一個問題, 給定一個物體的運動軌跡, 包含時間和坐標的數組, 如何使用這個數據來預測物體未來的運動走勢??

本文提供了一個很簡單的方式去實現這個演算法. 效果夠用, 又簡單, 有一定的準確程度. 

 

緣由

以前做過的一些手機應用, 沒有做動畫的 , 也沒做手勢. 這個做起來挺麻煩的. 

最近開始了新的手機項目 (微信項目模板)  ,  基於 Blazor server side , 其組件化的方式可以很方便地把各種常用的通用的東西封裝成 組件/控制項 

於是, 就打算讓這段時間辛苦一些, 一次過把動畫的部分補上,  讓以後的項目更加牛逼, 意思是讓客戶更加樂意地掏錢. 

 

問題

手勢的一個問題是力度/速度判斷, 劃得快, 劃得慢, 先快後慢, 先慢後快, 都得有一個合適的演算法來得到一個最後速度. 

這個演算法一定要滿足基本的需求後, 要儘量簡單,  要目測, 理論上沒有bug . 

這個時候, 半衰期演算法就派上用場了.   (不知道有沒有半衰期演算法這玩意,  應該說是使用半衰期的原理)

 

原理

這是一個很簡單的權重計算,  有很多個不同時間點的坐標, 每個相鄰時間的兩個數據, 有距離差, 有時間差

關鍵是解決先慢後快, 先快後慢的數據的處理問題,  那麼我們只需要

把新的數據, 乘以更大的權重,  把老的數據, 乘以更小的權重 , 最後得到這個距離權重的合成值, 就OK了. 

 

預覽效果:

註意, 因為gif的幀數不夠, 要更好效果還是複製代碼運行一遍. 

 

 

測試代碼:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8" />
    <title>Half Life</title>
    <style>
        html, body, canvas {width: 100%;height: 100%;margin: 0;padding: 0;box-sizing: border-box;overflow: hidden;}
    </style>
</head>
<body>

    <canvas></canvas>

    <script type="text/javascript">

        var CONST_HALF_LIFE_SPAN = 50;    //半衰期 , 設置得越小 , 就越看淡以前的速度
        var CONST_MAX_SAMPLES = 15;        //保留最後15個點的數據 減少無意義的運算量, 主要看瀏覽器觸發 onmousemove 的頻率來調整.

        var pts = [];
        document.onmousemove = function (e) {

            //儲存數據
            pts.push({ time: Date.now(), x: e.clientX, y: e.clientY });
            if (pts.length > CONST_MAX_SAMPLES) pts.shift();

            //計算

            var xs = 0, ys = 0;    //走過的路的長度.
            var previtem = pts[0];
            for (var index = 1; index < pts.length; index++) {
                var newitem = pts[index];
                var t = newitem.time - previtem.time;

                //讓這個數據衰減一次, 衰減程度由時間差決定.
                var halflifefactor = Math.pow(0.5, t / CONST_HALF_LIFE_SPAN);

                //註意, 這裡沒有計算速度, 而是直接用距離來預測將來要走過的距離.

                // 走過的距離每一次都要衰減, 每一段的路程都多次乘以各時間差的factor,
                // 原理是, 0.5 ^ (t1 + t2 + t3...) 等於 0.5 ^ t1 * 0.5 ^ t2 * 0.5 ^ t3 * ...
                xs = xs * halflifefactor + newitem.x - previtem.x;
                ys = ys * halflifefactor + newitem.y - previtem.y;

                previtem = newitem;
            }

            //畫圖

            var CONST_EFFECT_FACTOR = 2;    //乘以一個因素來畫圖用, 這裡數值可以充當'摩擦繫數'大小的效果.
            xs = Math.floor(xs * CONST_EFFECT_FACTOR);
            ys = Math.floor(ys * CONST_EFFECT_FACTOR);

            var x0 = e.clientX, y0 = e.clientY;

            var canvas = document.querySelector("canvas");
            var ctx = canvas.getContext("2d");
            var w = canvas.width = canvas.offsetWidth;
            var h = canvas.height = canvas.offsetHeight;
            ctx.clearRect(0, 0, w, h);
            ctx.lineWidth = 5;
            ctx.strokeStyle = "blue";
            ctx.beginPath();
            ctx.moveTo(x0, y0);
            ctx.lineTo(x0 + xs, y0 + ys);
            ctx.closePath();
            ctx.stroke();

            console.log(xs, ys)
        }
    </script>

</body>

</html>

 

簡單講解

可以看出 , 代碼量非常少.  與其說這是一種"演算法" , 不然說是一種"思路" 

 

代碼先是記錄每一點的數據,  然後放進  pts  數組 

在滑鼠移動後, 使用 pts 數組, 計算出每一點的 x , y 的移動量,  讓每一段的移動量都使用 半衰期 的方式進行調整. 

最後得出的 xs , ys  ,  是理論上 "最近移動的距離."

使用這個數值, 作為 "參考值" ,  就可以用於更多的判斷. 

 

例如我最近做的一個簡單的  swipe 組件 , 

手指滑動了 1/4 個屏幕,  然後再加上理論的參考值,  一共超過了 1/2 個屏幕,  就切換到下一個panel 

這個參考值很重要.  如果手指只是很慢地滑動, 那麼參考值就很小, 就不應該切換.  如果手指很快地滑動, 那麼就應該切換panel

 

可改良的方案

上面方案, 是計算 '移動距離' 的,  它有一個弊端, 無論劃得多快, 移動的總數是有上限的. 

這段代碼完全可以 除以 t , 得到一個 速度值,

這更加合理,  但是註意速度的合成方式不能普通地累加. 

 

這就留給有興趣的網友自己嘗試了. 也不難.  畢竟本文傳播的是 半衰期 的思路. 不宜說太細. 

 

 

擴展思路

其實這種演算法 , 一直都有人用.  很奇怪的就是, 沒有看到什麼人專門寫文章介紹? 

半衰期除了計算運動軌跡, 還可以很好地去統計熱度. 

例如一篇文章 , 一個視頻, 有不同時段的點擊數量.  每一天都不一樣. 

 

怎樣使用最少的儲存方式, 去儲存一個合理的熱度參考值? 

可行的方法是 , 儲存兩個數值 (就夠了) : 

articleRateValue  用於儲存熱度值

articleRateTime 用於儲存熱度時間

 

每一次點擊, 都使用這個公式儲存 : 

articleRateValue = newclickcount + articleRateValue * POW(0.5, (NOW - articleRateTime) / HALF_LIFE_SPAN )

articleRateTime = NOW 

排序的時候麻煩點, 要實時的計算  articleRateValue * POW(0.5, (NOW - articleRateTime) / HALF_LIFE_SPAN ) 來得到每個文章的熱度值. 

(對於排序的問題, 還有兩個變通的做法, 如果以後有時間寫一篇文章細說這個熱度方案, 再詳細解說)

(最簡單的變通方法是, 每晚找伺服器空閑的時候, 把表裡的數值都重新計算一次, 平時排序的時候不計算) 

 

註意這裡有一個  HALF_LIFE_SPAN  的概念.  如果 HALF_LIFE_SPAN  是一天,  那麼昨天的熱度就占 1/2 權重,  前天的就占  1/4 權重 , 大前天的占 1/8 

這樣按天算也有個弊端 , 我想按周, 按月算那怎麼辦 ? 

再存兩組數值 :

weeklyRateValue

weeklyRateTime

monthlyRateValue

monthlyRateTime 

如此類推. 

 

這樣做的最大好處是 ,  無需詳細地紀錄每一次的點擊數據.  非常節省空間.  

缺點是 , 每一組數據, 只適合一個半衰期時段的數值,  要儲存多個參考值得準備多組數據. 

 

最後

時間過得真快. 這段時間挖的坑太多, 在業餘時間內根本沒有時間填坑..

5月初的時候實現了BlazorCefApp , 到現在開了幾個有意義的坑,  Blazor微信項目模板 算是一個. 

但是由於沒有時間寫博客, 有時只是偶爾把測試的視頻放到 B站 :  https://space.bilibili.com/540073960 

有興趣用 Blazor 來做微信項目或手機網頁項目的,  可以去瞭解一下.  當項目成熟後, 會發佈到github上. 

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