Download 什么'；计算剩余下载时间的最佳方法是什么？

假设您想要计算剩余的下载时间，并且您拥有所有需要的信息，即：文件大小、下载大小、剩余大小、经过的时间、瞬时下载速度等。 您将如何计算剩余的dl时间

当然，最简单的方法是：左边的大小/瞬时dl速度，或者：（经过的时间/dl’ed大小）*左边的大小。 只是前者会受到瞬时速度偏差的影响，而后者不会很好地适应速度的变化

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一定是更聪明的方法，对吧？看看你目前用uTorrent下载的盗版软件和音乐。很容易注意到，它比前面提到的简单计算做得更多。实际上，我注意到，有时当dl速度下降时，剩余的时间也会下降几分钟，直到它重新调整。

你也可以做的是跟踪你的平均速度，并显示计算结果。

我认为这只是一个平均算法。它在几秒钟内平均下载速度。

正如您所说，使用绝对当前的下载速度不是一个好方法，因为它往往会波动。然而，像总体平均值这样的东西也不是一个好主意，因为那里也可能有很大的波动

考虑一下，如果我开始下载的文件与其他9个文件同时下载。我的速度只有我正常速度的10%，但在锉完一半后，剩下的9个完成了。现在我下载的速度是开始时的10倍。我原来10%的速度不应该再成为“还剩多少时间？”计算的一个因素

就我个人而言，我可能会在过去30秒左右取一个平均值，然后使用它。这应该基于最近的速度进行计算，不会出现剧烈波动。30秒可能不是合适的时间，需要一些实验才能找到合适的时间

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另一种选择是设置一种“波动阈值”，在速度变化超过该阈值之前，不进行任何重新计算。例如（同样，随机数需要实验），您可以将阈值设置为10%。然后，如果以100kb/s的速度下载，则在下载速度变为低于90kb/s或110kb/s之前，不会重新计算剩余时间。如果发生这些更改之一，将重新计算时间并设置新的阈值。

显而易见的方法是介于两者之间，您需要下载速度的“移动平均值”

编辑：以下是我最后的建议，我试过了，结果非常令人满意：

我有一个零初始化数组，每个下载速度在0-500kb/s之间（如果你期望这样的速度，可能会更高），每1kb/s的步骤。 我立即对下载速度进行采样（每秒是一个很好的间隔），并将相应的数组项增加一个。 现在我知道以每种速度下载文件花了多少秒。所有这些值的总和就是经过的时间（以秒为单位）。这些值的总和乘以相应的速度就是目前下载的大小。 如果我取数组中的每个值和经过的时间之间的比率，假设速度变化模式稳定，我可以形成一个公式来预测每个大小将花费的时间。此尺寸在本例中为剩余尺寸。我就是这么做的： 我取每个数组项值的总和乘以相应的速度（索引）再除以经过的时间。然后我把剩下的大小除以这个值，这就是剩下的时间

需要几秒钟的时间才能稳定下来，然后效果非常好

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请注意，这是一个“复杂”的平均值，因此丢弃旧值（移动平均）的方法可能会进一步改进它。

您可以使用一种平均算法，其中旧值线性衰减。如果S_n是时间n时的速度，A_{n-1}是时间n-1时的平均速度，则按如下定义平均速度

A_1=S_1
A_2=（S_1+S_2）/2
A_n=S_n/（n-1）+A_{n-1}（1-1/（n-1））

在英语中，这意味着过去测量发生的时间越长，其重要性就越低

将其与正常平均算法进行比较： A_n=S_n/n+A_{n-1}（1-1/n）

你也可以让它在几何上衰减，这会严重影响最近的速度： A_n=S_n/2+A_{n-1}/2

如果速度为4,3,5,6，则 A_4=4.5（简单平均值）
A_4=4.75（线性衰减）
A_4=5.125（几何衰减）

PHP中的示例 请注意，

$n+1

（而不是

$n

）是由于PHP数组的索引为零而导致的当前数据点数。要匹配上述示例集

n==$n+1

或

n-1==$n

<?php

$s = [4,3,5,6];

// average
$a = [];
for ($n = 0; $n < count($s); ++$n)
{
    if ($n == 0)
        $a[$n] = $s[$n];
    else
    {
        // $n+1 = number of data points so far
        $weight = 1/($n+1);

        $a[$n] = $s[$n] * $weight + $a[$n-1] * (1 - $weight);
    }
}

var_dump($a);


// linear decay
$a = [];
for ($n = 0; $n < count($s); ++$n)
{
    if ($n == 0)
        $a[$n] = $s[$n];

    elseif ($n == 1)
        $a[$n] = ($s[$n] + $s[$n-1]) / 2;

    else
    {
        // $n = number of data points so far - 1
        $weight = 1/($n);

        $a[$n] = $s[$n] * $weight + $a[$n-1] * (1 - $weight);
    }
}

var_dump($a);


// geometric decay
$a = [];
for ($n = 0; $n < count($s); ++$n)
{
    if ($n == 0)
        $a[$n] = $s[$n];
    else
    {
        $weight = 1/2;

        $a[$n] = $s[$n] * $weight + $a[$n-1] * (1 - $weight);
    }
}

var_dump($a);

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对于任何感兴趣的人，我用C编写了一个名为的开源库，它有一个“移动平均”实现：

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该库定义了一个易于使用的结构，用于报告几种类型的进度。它还可以轻松地处理嵌套进度，以实现非常平滑的进度报告。

如果我错了，请纠正我，但这与我提到的第二个选项相同。您和其他人提到的移动平均值似乎是朝着正确方向迈出的一步，根据我的直觉，它比tresshold方法要好（当然，它们可以结合在一起）。不过，我相信还有更好的方法。我想，速度直方图将是一个巨大的信息量，只需考虑一下这里的lowd。你可以添加一个统计分析，比如：“你的下载在5小时内完成了95%”。更像：“95%的下载时间是以恒定速度进行的，这会产生5小时的下载时间“。我不认为任何用户会接受这样的预测。不，不，我指的是一个更复杂的解决方案，基于对用户下载速度的统计分布的估计。你可以计算分布，然后确定最可能的结果。”

array (size=4)
  0 => int 4
  1 => float 3.5
  2 => float 4
  3 => float 4.5

array (size=4)
  0 => int 4
  1 => float 3.5
  2 => float 4.25
  3 => float 4.8333333333333

array (size=4)
  0 => int 4
  1 => float 3.5
  2 => float 4.25
  3 => float 5.125