Question
事情的经过大概是这样子
- 前几天 R 社站长问作品集应该怎么排序？
- 作为写过几天增删改查的我就叭叭了一堆，先这样这样，在那样那样，最后这样这样，就排好了
- 然后站长贴了一个排序算法，不同于冒泡选择排序算法，经过一阵思考和分析后，感觉妙啊 ～～～
- 同时也觉得自己太过头发短见识短，孤陋寡闻了，沉浸在各种框架里殊不知解决核心问题的还是数学。
Answer
b3 的 markdown editor 数学公式支持 Katex
\frac{(log_{10}Qviews*4)+\frac{Qanswers*Qscore}{5}+sum(Ascores)}{((Qage+1)-(\frac{Qage-Qupdated}{2}))^{1.5}}
- Qviews = question views，通常这个数会很大，几万至几十万
- Qanswers = question answers，这个数相对于浏览量来说就非常小了，5-10 等等
- Qscore = question score，评分，完全是搜索问题的人觉得这个回答值多少分就点一分，可为负
- sum(Ascroes)不知道，不考虑
- Qage = question ages，问题创建了多久了，年龄，可能是 3 年，10 年，5 年等
- Qupdated = question updated，问题最近一次更新是多久了，可能是 1 年前，2 年前等等
好，我们带入具体数据分析一下
- 假设浏览量为 10W，回答数量为 10 个，分数为 5 分，10 年前，最后一次更新 5 年前
- log10 很好的控制了 10W 这么大的数字，以 10 为底 10W 的对数为 4,最后得出 16，10W 直接缩减到了 16 这个数，可见 log 针对大浏览量是很好用的一种缩小数的算法.
- 在看第二部分，(回答数量*分数)/5，带入数据最后得出 10，假如 5 个，2 分呢，数就算出了 2，回答量和分数相互牵制作用非常大，回答多可能分数是负的，标志这个问题应该属于灌水问题，回答多分数多说明很多人碰到了这个问题，所以这个地方大，分子会大，整体排序优先级会上去等等...
- 占整体分值比重最高的就是下面的时效数，时间线拉的越长，越长时间的问题不经过更新，代表这个问题已经过时了，也就没有必要排在前面了，所以时间线拉的越长，分母会越来越大，整体排序分值就会降的很低
不得不说，算法排序，比机械排序优秀太多了，可以带入许多理念，许多实际的问题通过一个公式解决掉了。就挺妙的。
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