レポート統計和アルゴリズム

バックグラウンド・プログラムのレポート・システムでは、いくつかの問題が発生することがあります.たとえば、データの粒度に応じてグループ化して問題を加算します.
まず、現在区間内のデータ$Array[[データ、時間],...]を持っている場合のシナリオについて説明します.時間粒度$TimeList[time 1,time 2,time 3...]データをグループ化して和を求めます
比較的速いアルゴリズムを与えます.
データ:

 1 $array1 = [
 2     10,20,30,40,50
 3 ];
 4 $array2 = [
 5     [1,0],
 6     [3,4],
 7     [5,15],
 8     [7,25],
 9     [9,26],
10     [15,30],
11     [17,35],
12     [12,46],
13     [3,48],
14     [8,50],
15 
16 ]; 
17 
18     ：
19 /**
20  *                  SUM
21  * @param $Array   
22  * @param $TimeList     
23  * @return array     
24  */
25 function($Array , $TimeList){
26     $LengthArray = count($Array);
27     $LengthTimeList = count($TimeList);
28     $res = [];
29     //       4
30     for($i = 0;$i < $TimeList;$i++){
31         $res[$i] = 0;
32     }
33     //    
34     $i = 0;
35     $j = 0;
36     for(;$i<$LengthTimeList;$i++){
37         for(;$j<$LengthArray;$j++){
38             if($TimeList[$j][1] > $Array[$i]){
39                 break;
40             }
41 　　　　　　　//         
42             $res[$i] += $Array[$j][0];
43         }
44     }
45     return $res;
46 }
47 
48  ：          ，      。

 
転載先:https://www.cnblogs.com/oldhands/p/11442622.html