444546简易算法

A. 车锥度计算公式简易算法是什么

公式法：圆锥半角＝大端减小端除于长度的2倍。近似法：28.7乘大端减小端比圆锥长度。大径减小径除以圆锥的长度再乘以28.65是小滑板要转过的角度。（50－30）/30×28.65约=29度。

锥体各部分计算公式：

M（钭度）=tga(=tg斜角)=D - d / 2 l（=大头直径 - 小头直径 / 2 x 锥体长度）=K / 2（=锥度 / 2）。

D（大头直径）=b + 2ltga（=小头直径 + 2 x 锥体长度 x tg钭角）,=d + Kl（=小头直径 + 锥度 x 锥体长度）,=d + 2lM（=小头直径 + 2 x 锥体长度 x 斜度）。

d（小头直径）=D - 2ltga（=大头直径 - 2 x 锥体长度 x tg钭角）,=D - Kl（=大头直径 - 锥度 x 锥体长度）,=D - 2lM(=大头直径 - 2 x 锥体长度 x 斜度）。

β(度)=28.7°x K(锥度) ,=28.7°x D - d / l(大头直径 - 小头直径 / 锥体长度）。 近似计算公式只适用于a(钭角)在6°以下，否则计算结果误差较大。

车床属于机床，机床包含车床。

1、机床，指电机带动工件或者刀具运动的大型加工设备的总称。

一般分为金属切削机床、锻压机床和木工机床等。现代机械制造中加工机械零件的方法很多：除切削加工外，还有铸造、锻造、焊接、冲压、挤压等，但凡属精度要求较高和表面粗糙度要求较细的零件，一般都需在机床上用切削的方法进行最终加工。机床在国民经济现代化的建设中起着重大作用。

2、车床，指的是电机带动工件圆周运动，车刀固定用以加工工件的机床。

古代的车床是靠手拉或脚踏，通过绳索使工件旋转，并手持刀具而进行切削的。1797年，英国机械发明家莫兹利创制了用丝杠传动刀架的现代车床，并于1800年采用交换齿轮，可改变进给速度和被加工螺纹的螺距。

B. 简便计算方法

常用的简便算法有以下几种
一、结合法
一个数连续乘两个一位数，可根据情况改写成用这个数乘这两个数的积的形式，使计算简便。
例1
计算：19×4×5
19×4×5
＝19×（4×5）
＝19×20
＝380
在计算时，添加一个小括号可以使计算简便。因为括号前是乘号，所以括号内不变号。
二、分解法
一个数乘一个两位数，可根据情况把这个两位数分解成两个一位数相乘的形式，再用这个数连续乘两个一位数，使计算简便。
例2
计算：45×18
48×18
＝45×（2×9）
＝45×2×9
＝90×9
＝810
将18分解成2×9的形式，再将括号去掉，使计算简便。
三、拆数法
有些题目，如果一步一步地进行计算，比较麻烦，我们可以根据因数及其他数的特征，灵活运用拆数法进行简便计算。
例3
计算：99×99＋199
（1）在计算时，可以把199写成99＋100的形式，由此得到第一种简便算法：
99×99＋199
＝99×99＋99＋100
＝99×（99＋1）＋100
＝99×100＋100
＝10000
（2）把99写成100－1的形式，199写成100＋（100－1）的形式，可以得到第二种简便算法：
99×99＋199
＝（100－1）×99＋（100－1）＋100
＝（100－1）×（99＋1）＋100
＝（100－1）×100＋100
＝10000
四、改数法
有些题目，可以根据情况把其中的某个数进行转化，创造条件化繁为简。
例4
计算：25×5×48
25×5×48
＝25×5×4×12
＝（25×4）×（5×12）
＝100×60
＝6000
把48转化成4×12的形式，使计算简便。
例5
计算：16×25×25
因为4×25＝100，而16＝4×4，由此可将两个4分别与两个25相乘，即原式可转化为：（4×25）×（4×25）。
16×25×25
＝（4×25）×（4×25）
＝100×100
＝10000
在本道题目中，利用第一种方法即可，也就是51乘以59加41的和再加上22乘以68加上32的和，等于5100加上2200等于6300

C. ios SKU 组合算法

通俗来讲，一个SKU 就是商品在规格上的一种组合，比如说，一件衣服 有红色 M号的 也有蓝色 L号的 ，不同的组合就是不同的SKU

近段时间，刚好遇到要在商品详情页购买商品的时候，实现选择不同规格组合的sku，预判无库存sku选项置灰，减少客户不必要sku的选择。

网上搜寻了一大批有关sku选择算法的文章，然后被各路大神的一顿操作秀得一脸懵逼，简单来说就是没看懂。。。

当然基于以上参考得到的灵感，终于总结出来了一种简单易用通俗易懂的sku选择算法，思路简单，唯一的bug是sku数据有n多层的时候，计算量大耗内存。当然现在手机的运算能力都是杠杠的，正常来说商品的sku也不会有几十上百层那么夸张。

接下来我先捋一下思路吧！

Tips： sku 有三种状态，可选（正常），不可选（置灰），已选中（高亮），

一，sku算法初版：计算所有sku的组合 与 有库存sku的组合的交集，交集里面的sku为可选项，反之其他sku为不可选。

 1.计算所有sku的组合-->集合A

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

2.计算有库存的sku的组合 -->集合B

一般是从后台服务器返回的 eg：

3. 计算集合A与集合B的交集，交集里面的所有元素就是初始时所有可选sku ID ，反之其他sku ID就是置灰（无库存不可选状态）

4.以上三步就是简易的sku算法核心思路，弹出规格框时，计算集合A和集合B的交集，得到初步赛选结果，告诉客户，哪些sku无库存不可选置灰显示，可选的为正常状态显示,减少客户做不必要的选择操作。

5.当然，细心的你很快就会发现这样的sku算法会导致无法判断出，已选sku的兄弟节点是否可选的bug。

二，优化兄弟节点的可选状态判断bug

1.如上图 已选Platform 属性的 34，长度属性的 62 ， 我们要判断的已选sku兄弟节点属性分别是Platform 属性的 35，长度属性的 61。 

2.即：

要判断 长度属性的 61是否为可选，就要判断，34，61这样的组合是否属于有库存组合里面子集，是：可选，不是： 不可选。

同理：

要判断 Platform 属性的 35是否为可选，就要判断，35，62这样的组合是否属于有库存组合里面子集，是：可选，不是： 不可选。

3.细心的你肯定发现了规律，34，61 或者 35，62 这样的组合都有一个共同点

即：包含n个已选skuID，n = 已选sku个数-1 .

三,计算兄弟节点是否可选

1,计算已选sku ID 同类属性的组合 ==集合C  即：计算Platform 属性和长度属性的组合

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

2.计算已选skuID的子集 ==集合D 即：计算 [34，62]的子集 

集合D = ["34","62","34,62"]

3.从集合D里面筛选出，含有n个已选skuID的子集（n = 已选sku个数-1 ）==集合E

集合E = ["34","62"]

4.最后计算可选兄弟节点组合，集合C里面的组合只要是含有集合E里面的元素都是可选兄弟节点组合

可选兄弟节点组合F = 【集合C里面的组合只要是含有集合E里面的元素】

5. 

兄弟节点可选skuID =  【（集合A与集合B的交集的skuID集合）再与 集合F 的并集 】

四，整理

1.筛选有库存的sku组合为可选sku 其余为不可选sku

2.计算兄弟节点可选sku

3.可选sku正常显示，不可选sku置灰，已选sku高亮

附Demo： sku算法demo

五，拓展一下

D. 1+2+3+4+5+6+7+8+9+…+100=急［计算方法...

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