444546簡易演算法

A. 車錐度計算公式簡易演算法是什麼

公式法：圓錐半形＝大端減小端除於長度的2倍。近似法：28.7乘大端減小端比圓錐長度。大徑減小徑除以圓錐的長度再乘以28.65是小滑板要轉過的角度。（50－30）/30×28.65約=29度。

錐體各部分計算公式：

M（鈄度）=tga(=tg斜角)=D - d / 2 l（=大頭直徑 - 小頭直徑 / 2 x 錐體長度）=K / 2（=錐度 / 2）。

D（大頭直徑）=b + 2ltga（=小頭直徑 + 2 x 錐體長度 x tg鈄角）,=d + Kl（=小頭直徑 + 錐度 x 錐體長度）,=d + 2lM（=小頭直徑 + 2 x 錐體長度 x 斜度）。

d（小頭直徑）=D - 2ltga（=大頭直徑 - 2 x 錐體長度 x tg鈄角）,=D - Kl（=大頭直徑 - 錐度 x 錐體長度）,=D - 2lM(=大頭直徑 - 2 x 錐體長度 x 斜度）。

β(度)=28.7°x K(錐度) ,=28.7°x D - d / l(大頭直徑 - 小頭直徑 / 錐體長度）。 近似計算公式只適用於a(鈄角)在6°以下，否則計算結果誤差較大。

車床屬於機床，機床包含車床。

1、機床，指電機帶動工件或者刀具運動的大型加工設備的總稱。

一般分為金屬切削機床、鍛壓機床和木工機床等。現代機械製造中加工機械零件的方法很多：除切削加工外，還有鑄造、鍛造、焊接、沖壓、擠壓等，但凡屬精度要求較高和表面粗糙度要求較細的零件，一般都需在機床上用切削的方法進行最終加工。機床在國民經濟現代化的建設中起著重大作用。

2、車床，指的是電機帶動工件圓周運動，車刀固定用以加工工件的機床。

古代的車床是靠手拉或腳踏，通過繩索使工件旋轉，並手持刀具而進行切削的。1797年，英國機械發明家莫茲利創制了用絲杠傳動刀架的現代車床，並於1800年採用交換齒輪，可改變進給速度和被加工螺紋的螺距。

B. 簡便計算方法

常用的簡便演算法有以下幾種
一、結合法
一個數連續乘兩個一位數，可根據情況改寫成用這個數乘這兩個數的積的形式，使計算簡便。
例1
計算：19×4×5
19×4×5
＝19×（4×5）
＝19×20
＝380
在計算時，添加一個小括弧可以使計算簡便。因為括弧前是乘號，所以括弧內不變號。
二、分解法
一個數乘一個兩位數，可根據情況把這個兩位數分解成兩個一位數相乘的形式，再用這個數連續乘兩個一位數，使計算簡便。
例2
計算：45×18
48×18
＝45×（2×9）
＝45×2×9
＝90×9
＝810
將18分解成2×9的形式，再將括弧去掉，使計算簡便。
三、拆數法
有些題目，如果一步一步地進行計算，比較麻煩，我們可以根據因數及其他數的特徵，靈活運用拆數法進行簡便計算。
例3
計算：99×99＋199
（1）在計算時，可以把199寫成99＋100的形式，由此得到第一種簡便演算法：
99×99＋199
＝99×99＋99＋100
＝99×（99＋1）＋100
＝99×100＋100
＝10000
（2）把99寫成100－1的形式，199寫成100＋（100－1）的形式，可以得到第二種簡便演算法：
99×99＋199
＝（100－1）×99＋（100－1）＋100
＝（100－1）×（99＋1）＋100
＝（100－1）×100＋100
＝10000
四、改數法
有些題目，可以根據情況把其中的某個數進行轉化，創造條件化繁為簡。
例4
計算：25×5×48
25×5×48
＝25×5×4×12
＝（25×4）×（5×12）
＝100×60
＝6000
把48轉化成4×12的形式，使計算簡便。
例5
計算：16×25×25
因為4×25＝100，而16＝4×4，由此可將兩個4分別與兩個25相乘，即原式可轉化為：（4×25）×（4×25）。
16×25×25
＝（4×25）×（4×25）
＝100×100
＝10000
在本道題目中，利用第一種方法即可，也就是51乘以59加41的和再加上22乘以68加上32的和，等於5100加上2200等於6300

C. ios SKU 組合演算法

通俗來講，一個SKU 就是商品在規格上的一種組合，比如說，一件衣服 有紅色 M號的 也有藍色 L號的 ，不同的組合就是不同的SKU

近段時間，剛好遇到要在商品詳情頁購買商品的時候，實現選擇不同規格組合的sku，預判無庫存sku選項置灰，減少客戶不必要sku的選擇。

網上搜尋了一大批有關sku選擇演算法的文章，然後被各路大神的一頓操作秀得一臉懵逼，簡單來說就是沒看懂。。。

當然基於以上參考得到的靈感，終於總結出來了一種簡單易用通俗易懂的sku選擇演算法，思路簡單，唯一的bug是sku數據有n多層的時候，計算量大耗內存。當然現在手機的運算能力都是杠杠的，正常來說商品的sku也不會有幾十上百層那麼誇張。

接下來我先捋一下思路吧！

Tips： sku 有三種狀態，可選（正常），不可選（置灰），已選中（高亮），

一，sku演算法初版：計算所有sku的組合 與 有庫存sku的組合的交集，交集裡面的sku為可選項，反之其他sku為不可選。

 1.計算所有sku的組合-->集合A

A = ["34,61,66"  , "34,61,67"  , ......]

2.計算有庫存的sku的組合 -->集合B

一般是從後台伺服器返回的 eg：

3. 計算集合A與集合B的交集，交集裡面的所有元素就是初始時所有可選sku ID ，反之其他sku ID就是置灰（無庫存不可選狀態）

4.以上三步就是簡易的sku演算法核心思路，彈出規格框時，計算集合A和集合B的交集，得到初步賽選結果，告訴客戶，哪些sku無庫存不可選置灰顯示，可選的為正常狀態顯示,減少客戶做不必要的選擇操作。

5.當然，細心的你很快就會發現這樣的sku演算法會導致無法判斷出，已選sku的兄弟節點是否可選的bug。

二，優化兄弟節點的可選狀態判斷bug

1.如上圖 已選Platform 屬性的 34，長度屬性的 62 ， 我們要判斷的已選sku兄弟節點屬性分別是Platform 屬性的 35，長度屬性的 61。 

2.即：

要判斷 長度屬性的 61是否為可選，就要判斷，34，61這樣的組合是否屬於有庫存組合裡面子集，是：可選，不是： 不可選。

同理：

要判斷 Platform 屬性的 35是否為可選，就要判斷，35，62這樣的組合是否屬於有庫存組合裡面子集，是：可選，不是： 不可選。

3.細心的你肯定發現了規律，34，61 或者 35，62 這樣的組合都有一個共同點

即：包含n個已選skuID，n = 已選sku個數-1 .

三,計算兄弟節點是否可選

1,計算已選sku ID 同類屬性的組合 ==集合C  即：計算Platform 屬性和長度屬性的組合

集合C = ["34,61","34,62","35,61","35,61","35,62"]

2.計算已選skuID的子集 ==集合D 即：計算 [34，62]的子集 

集合D = ["34","62","34,62"]

3.從集合D裡面篩選出，含有n個已選skuID的子集（n = 已選sku個數-1 ）==集合E

集合E = ["34","62"]

4.最後計算可選兄弟節點組合，集合C裡面的組合只要是含有集合E裡面的元素都是可選兄弟節點組合

可選兄弟節點組合F = 【集合C裡面的組合只要是含有集合E裡面的元素】

5. 

兄弟節點可選skuID =  【（集合A與集合B的交集的skuID集合）再與 集合F 的並集 】

四，整理

1.篩選有庫存的sku組合為可選sku 其餘為不可選sku

2.計算兄弟節點可選sku

3.可選sku正常顯示，不可選sku置灰，已選sku高亮

附Demo： sku演算法demo

五，拓展一下

D. 1+2+3+4+5+6+7+8+9+…+100=急［計算方法...

按公式清仔：n*(n+1)/2=100*101/2=5050不用激正棚公式明則,簡易演算法：（1+99）+（2+98）+.+（49+51）+50+100=49*100+150=5050