前言

本文介紹了關(guān)于利用JS實(shí)現(xiàn)同Excel表現(xiàn)的智能填充算法的相關(guān)內(nèi)容，分享出供大家參考學(xué)習(xí)，下面話不多說了，來一起看看詳細(xì)的介紹吧

在使用Excel的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)它的“智能填充”功能非常有趣，能夠智能地分析我當(dāng)前的內(nèi)容，然后準(zhǔn)確預(yù)測出我期望得到的值。排除了AI的加成，發(fā)現(xiàn)這個(gè)功能其實(shí)也可以通過數(shù)學(xué)理論和簡單代碼來實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過一番折騰，終于用JS實(shí)現(xiàn)了大致的功能，然后我把它名為smart-predictor。

項(xiàng)目地址：https://github.com/jrainlau/s...（本地下載）

什么是“智能填充”？

首先我們來看兩張gif圖：

是不是很神奇？假設(shè)我有一組給定的數(shù)據(jù)[1, 3, 'aaa1', 'bbb2'] ，Excel的智能填充能夠給我返回[5, 7, 'aaa2', 'bbb3', 9, 11 'aaa3', 'bbb4']這一組數(shù)據(jù)。

更厲害的是，智能填充不是簡單地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行遞增，而是會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，每個(gè)分組按照自己的規(guī)則去進(jìn)行遞增，就比如說我們可以從[1, 2, 'x', 3]得到[3, 4, 'x', 4] 。

在明白這些結(jié)論之后，我們就可以去討論它到底是怎么實(shí)現(xiàn)的。

Separator

我們用數(shù)組[1, 2, 'a1c', 'a2c']作為例子。當(dāng)我們拿到這樣一個(gè)數(shù)組的時(shí)候，第一步是要對(duì)其進(jìn)行分析，分析數(shù)組內(nèi)每個(gè)元素到底是一個(gè)數(shù)字，一段字符串，還是別的什么東西。分析完了，就要給他們都標(biāo)注更詳細(xì)的信息，然后把這些信息都組合起來。

比如數(shù)組元素1，可以被處理成下面這個(gè)樣子：

{ realValue: 1, numericValue: 1, splitParts: 'Number', index: 0}

而數(shù)組元素a1c，則可以處理成這樣：

{ realValue: 'a1c', numericValue: 1, splitParts: ['a', 'c'], index: 2}

代碼請戳：separator.js

可以注意到，我會(huì)提取每一個(gè)元素的純數(shù)字部分出來，然后把其余部分通過一個(gè)數(shù)組儲(chǔ)存起來。這一切就是Separator所做的工作，我們最終會(huì)得到一個(gè)富含信息的新數(shù)組，然后繼續(xù)我們的工作吧！

Classifier

智能填充的最小單位是“組”。當(dāng)我們通過上一步得到一個(gè)富含信息的新數(shù)組之后，接下來就應(yīng)該對(duì)它們進(jìn)行合理的分組。分組的動(dòng)作包含了兩個(gè)細(xì)節(jié)：

• 同一組的數(shù)據(jù)應(yīng)該擁有一致的“類型”，這里我們使用splitParts屬性去實(shí)現(xiàn)。
• 同一組的數(shù)據(jù)應(yīng)該是連續(xù)的，否則的話就要把不連續(xù)的數(shù)據(jù)扔到一個(gè)新的組去。

假設(shè)有一個(gè)數(shù)組[1, 2, 'a1c', 'a2c', 6, 8]，元素1和2就應(yīng)該被分配到名為Number的組去，a1c和a2c則會(huì)被分配到名為ac的組里面，而6和8則會(huì)被另外分配到名為Number1的新組里面去，最后結(jié)果如下：

{ 'Number': [{ realValue: '1', ... }, { realValue: '2', ... }], 'ac': [{ realValue: 'a1c', ... }, { realValue: 'a2c', ... }], 'Number1': [{ realValue: '6', ... }, { realValue: '8', ... }]}

代碼請戳：classifier.js

通過上述步驟，我們成功把數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，組與組之間的元素并不會(huì)相互干擾。接下來我們需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)專門做“線性回歸”的方法，有了這個(gè)方法我們才能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“預(yù)測”。

Linear regression

“線性回歸”是一個(gè)數(shù)學(xué)理論，詳情請自己google之，這里我直接使用線性回歸的二元一次公式去求得回歸直線的斜率：

y = ax + b

a = ∑(x−x')(y−y') / ∑(x−x')(x−x')

其中x'是所有點(diǎn)x坐標(biāo)的平均數(shù)，同樣的，y'是所有點(diǎn)y坐標(biāo)的平均數(shù)。

代碼請戳：linearRegression.js

通過這條公式，我們可以輕易得到數(shù)組[1, 3]的斜率和偏移量為{ a: 2, b:1 }，然后就可以知道以后的數(shù)據(jù)走向?qū)?huì)是[5, 7, 9, ...]。

這就是整一個(gè)“智能填充”的核心原理，接下來我們就可以依靠這個(gè)原理去實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)測了。

Predictor

借助線性回歸的力量，我們可以通過設(shè)置預(yù)測的次數(shù)，挨個(gè)挨個(gè)地對(duì)每一個(gè)分組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，然后再把它們組合到一起形成一個(gè)新的結(jié)果數(shù)組。

以上文Classifier中的分組數(shù)據(jù)為例，對(duì)它預(yù)測一次，結(jié)果如下：

{ 'Number': [{ realValue: '1', index: 0, ... }, { realValue: '2', index: 1, ... }, { realValue: '3', index: 6, ... }, { realValue: '4', index: 7, ... }], 'ac': [{ realValue: 'a1c', index: 2, ... }, { realValue: 'a2c', index: 3, ... }, { realValue: 'a3c', index: 8, ... }, { realValue: 'a4c', index: 9, ... }], 'Number1': [{ realValue: '6', index: 4, ... }, { realValue: '8', index: 5 ... }, { realValue: '10', index: 10, ... }, { realValue: '12', index: 11 ... }]}

代碼請戳：predictor.js

由于我們知道每一個(gè)數(shù)據(jù)的下標(biāo)，所以我們可以簡單又準(zhǔn)確地把它們放到正確的位置去，最后輸出如下：

[1, 2, 'a1c', 'a2c', 6, 8, 3, 4, 'a3c', 'a4c', 10, 12]

接下來我們可以來看看測試用例對(duì)比Excel表現(xiàn)：

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當(dāng)前的smart-predictor仍然不夠“smart”，它只能預(yù)測自然數(shù)字，或者自然數(shù)字與字符串的結(jié)合，但仍然不支持對(duì)日期格式，字母列表等數(shù)據(jù)的預(yù)測。如果各位讀者有興趣，也非常歡迎大家來貢獻(xiàn)腦洞，讓smart-predicotr變得更加智能。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)武林網(wǎng)的支持。