Javascript 复数数组排序

假设我有以下数组：

var articles = [
     {
          id: 7989546,
          tags: [
              "98#6",
              "107#6",
              "558234#7"
          ]
     },
     //...
]

此数组的每个元素（部分）表示我们网站中的某种内容。它有一个id，并标有人物（#6）和/或主题（#7）

将向用户提供一个包含建议或推荐标记的cookie，如下所示：

var suggestions = [
     "46#6",
     "107#6",
     "48793#7"
]

考虑这些标签，比如将向最终用户显示的建议，比如“也许你对阅读感兴趣…”

建议

数组已按标记优先级排序。这意味着，第一个标签比第二个标签与用户更相关

现在，我想做的是以相同的方式排列我的

文章

数组，即按标记优先级

不应应用任何筛选器，因为

文章

数组保证包含至少具有

建议

数组中一个标记的元素

如果我有一篇带标签的文章：

[“98#6”，“107#6”，“558234#7”]

和另一篇带标签的文章：

[“46#6”，“36987#7”

，我希望后者是第一位的，因为标签

46#6

比

107#6

数组中的

如何实现这种排序（使用两个数组）

注意：jQuery解决方案很乐意接受。

只需创建自己的排序函数，然后使用
.indexOf
检查标记是否存在。您必须自行决定处理的问题是冲突最有意义的问题。如果一篇文章使用优先级为1的标记进行标记，而另一篇文章使用3个优先级较低的标记进行标记，谁获得优先级？T这里涉及到一些逻辑，在我建议的解决方案中，我只是通过使用建议的长度和优先级的总和来计算总优先级。如果您愿意，这可以进行调整以提供不同类型的碰撞检测，但方法基本相同

步骤1：创建比较函数

这将根据tagCount的结果对数组进行降序排序。也就是说，如果tagCount返回的右值为6，左值为3，则先对6进行排序

var compareFn = function(left,right){
    return tagCount(right.tags) - tagCount(left.tags);
};

步骤2：创建用于确定优先级的标记计数“算法”

这只会优先于最早出现的匹配，但也会为多个随后出现的匹配赋予一些权重。它通过从匹配数组的长度中减去匹配的索引来实现（建议）。因此，如果有5个建议，并且第一个建议匹配，那么最终的值为5（长度=5-索引=0）

var tagCount=函数（标记）{
var计数=0；
对于（var i=0；i-1）
计数+=标签长度-重量；
}
返回计数；
}


堆栈片段


var文章=[
{
id:7989546，
标签：[
"107#6",
"558234#7"
]
},
{
id:756，
标签：[
"98#6",
"558234#7"
]
},
{
id:79876，
标签：[
"98#6",
"107#6",
"558234#7"
]
},
{
id:7984576，
标签：[
"98#6",
"107#6",
"46#6"
]
}
];
风险值建议=[
"46#6",
"107#6",
"48793#7"
];
var compareFn=函数（左、右）{
返回tagCount（right.tags）-tagCount（left.tags）；
};
var tagCount=函数（标记）{
var计数=0；
对于（var i=0；i-1）
计数+=标签长度-重量；
}
返回计数；
}
var a=articles.sort（compareFn）；
控制台日志（a）；
document.querySelector（“#d”）.innerHTML=JSON.stringify（a）；
我的方法：按相关性得分之和排序

给你：

var articles = [
     {
          id: 7989546,
          tags: [
              "98#6",
              "107#6",
              "558234#7"
          ]
     },
     {
          id: 8000000,
          tags: [
              "107#6",
              "107#10",
              "558234#7",
              "5555#1"
          ]
     },
     {
          id: 8333000,
          tags: [
              "46#6",
              "107#6",
              "666234#7",
              "107#6"
          ]
     }

];


var suggestions = [
     "46#6",
     "107#6",
     "48793#7"
];

您希望按标签对文章进行排序，而标签等级是在建议中定义的。一种简单的方法是：

步骤1）对于每篇文章，获取
建议中存在的每个标签的索引。如果不存在，则放弃

给出的建议[“a”、“b”、“c”]

物品标签[“a”、“b”、“zzzz”、“yyyy”]

将映射到索引[0,1]（最后两个标记被丢弃，因为它们不在建议列表中）

步骤2）计算关联度。排名越高的标记（索引越小）产生的值越大（请参见下面的函数
degreeofrerelevance（）
）

步骤3）求和总关联度并按此值排序。因此，包含排名较高标签（基于建议）的文章将获得较高的总分

快速示例：

带标签的物品：[a、b、c]

带标签的物品：[b，c]

带标签的物品：[c、d、e、f]

给出建议：[a、b、c]

文章将映射到分数：

文章索引：[0,1]=>总分：3+2=5

文章索引：[1]=>总分：2

文章索引：[2]=>总分：1

因此，按分数排序时，文章被列为最相关的文档

以下是该方法的工作代码：

function suggest(articles, suggestions){
    function degreeOfRelavance(t){
        return suggestions.length - suggestions.indexOf(t); 
    }
    function weight(tags){
        return (tags.map(degreeOfRelavance)).reduce(function(a,b){
          return a+b
        },0);
    }
    function relatedTags(a){
        return a.tags.filter(function(t){
            return suggestions.indexOf(t)>=0
        });
    }
    
    articles.sort(function(a,b){
        return weight(relatedTags(a)) < weight(relatedTags(b))
    });
    return articles;
}

// See the output
console.log(suggest(articles,suggestions));
    

功能建议（文章、建议）{
功能度频率（t）{
return suggestions.length-suggestions.indexOf（t）；
}
功能重量（标签）{
返回（tags.map（degreeOfRelavance））.reduce（函数（a，b）{
返回a+b
},0);
}
函数相关标签（a）{
返回a.tags.filter（函数（t）{
ret
function suggest(articles, suggestions){
    function degreeOfRelavance(t){
        return suggestions.length - suggestions.indexOf(t); 
    }
    function weight(tags){
        return (tags.map(degreeOfRelavance)).reduce(function(a,b){
          return a+b
        },0);
    }
    function relatedTags(a){
        return a.tags.filter(function(t){
            return suggestions.indexOf(t)>=0
        });
    }
    
    articles.sort(function(a,b){
        return weight(relatedTags(a)) < weight(relatedTags(b))
    });
    return articles;
}

// See the output
console.log(suggest(articles,suggestions));