Мы пытаемся оптимизировать какой-то «взвешенный» алгоритм сопоставления, который мы использовали, и решили проконсультироваться в Интернете для получения дополнительных идей
У нас есть структура MyStruct
с 5 дополнительными свойствами (в swift это просто означает, что свойство может иметь значение nil
):
prop1: String?
prop2: String?
prop3: String?
prop4: String?
prop5: String?
, тогда у нас есть набор MyStruct
(гарантируется, что не существует 2 экземпляров, которые имеют одинаковые точные свойства),
structArray: Set<MyStruct>
у нас есть функция, которая принимает этот массив, а также свойства 1-5 в словаре, чтобы вернуть 1 единственный экземпляр, который наилучшим образом соответствует.Если какое-либо из свойств не совпадает, экземпляр немедленно выводится из конфликта
func findBestMatch(forSet set:Set<MyStruct>, andArgs argDict:[String:String]) -> MyStruct? {
//Will use this to store any matches, as well as an associated match score
var bestMatch: MyStruct?
var topScore = 0
for element in set {
var score = 0
if let p1 = argDict["p1"] {
if p1 == element.prop1 {
score += 16 //p1 match has highest weight
} else {
continue
}
}
if let p2 = argDict["p2"] {
if p2 == element.prop2 {
score += 8 //p2 match has second-highest weight
} else {
continue
}
}
//etc for the other 3 properties
if score > topScore {
topScore = score
bestMatch = element
}
}
return bestMatch
}
ПРИМЕР:
exInstance1
prop1 = "no good"
prop2 = nil
prop3 = "goodbye
exInstance2
prop1 = "hello"
prop2 = "noproblem"
prop3 = "goodbye"
exInstance3
prop1 = nil
prop2 = nil
prop3 = "goodbye"
exampleSet: Set<MyStruct> = [exInstance1, exInstance2, exInstance3]
matchingProperties: [String:String] = {
"p1": "hello",
"p3": "goodbye"
}
findBestMatch(forSet: exampleSet, andArgs: matchingProperties)
exInstance1 имеет только 1 совпадение,на prop3, но поскольку prop1 вообще не совпадает, exInstance не получает оценку
exInstance2 для обоих свойств, а получает оценку 20
exInstance3 для одного свойства,и получает оценку 4
exInstance2 выбирается и возвращается
Вопрос: есть ли лучший способ сделать это?Если нет, есть ли способы улучшить этот алгоритм?