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先来一道面试题热热身。

题目要求

找出一个页面中出现次数最多的标签!!!

个人解法:

var eles = document.getElementsByTagName('*');
var rs = [];
for(var i=0; i<eles.length; i++) {
    var tag_name = eles[i].tagName.toLowerCase();
    if(undefined != tag_name) {
        if(inJsonArray(rs, tag_name)) {
            addWeight(rs, tag_name);
        }else {
            rs.push({
                tag : tag_name,
                weight : 1
            })
        }                
    }            
}

SortByWeight(rs);

思路:

拿到所有的标签--根据标签名称聚类---根据权重排序。

如果有更好的方法,欢迎交流。

下面看今天这个问题:

获取一张图片的top N主色值,和上面最多标签的问题很类似,数据大小有区别,别的都差不多的。

这个问题思路很清晰,第一步,拿到图片的数据;第二步,根据色值进行聚类;第三步,对聚类结果排序。所以这次就是根据这个思路去实现。

1、数据获取

图片数据获取使用了canvasgetImageData()方法,能获取到图片每个像素点的rgba数据。

var imgdatas=context.getImageData(0,0,150,150);//获取当前canvas数据
var imgdata = imgdatas.data;//获取rgba数据
var i = 0, len = imgdata.length;
var arr = [];
//将图片rgba数据push到新数组中
for(i ; i<len ; i+=4 ) {
    arr.push(imgdata[i]+','+imgdata[i+1]+','+imgdata[i+2]+','+imgdata[i+3]);    
}

这样就可以拿到图片的所有数据了,剩下的就是数学问题了。

2、数据聚类

去重,相同色值合并,记录该色值出现个数(权重)weight

聚类方法就比较多了,直接数学统计,或者k-means,决策树,朴素贝叶斯,支持向量机等等,喜欢哪个就用哪个就可以了,但是还是需要考虑下不同方法的适用情况和效率什么的了。
我们会得到这样一个数组 [{rgba: '21,12,45,0', weight: 12}, {...}]来记录色值和出现次数,

3、聚类结果排序

对上一步中得到的json数组进行排序,根据属性weight的值从大到小或者从小到大排序,排序算法就不用多言了。

4、结果预览

image

5、to Do

  • 相似色值合并

rgba(234,234,234,1)rgba(234,235,235,1)类似的这种是否有必要合并成为一个值,这里又会涉及到相似度计算等问题。

  • 优化聚类算法

提高复杂度,提升性能,提升执行速度

  • 结合可视化的一些东西

6、总结

数据多的处理还是放在后端比较合适,毕竟可以利用分布式框架等多端计算。

而浏览器处理数据的能力还是有限。


丨avnA丶
10 声望3 粉丝

自由开发者,喜欢python/PHP/Nodejs等语言。