Вот псевдокод, который должен быть преобразован в любой процедурный язык:
array = [2, 42, 82, 122, 162, 202, 242, 282, 322, 362]
number = 112
print closest (number, array)
def closest (num, arr):
curr = arr[0]
foreach val in arr:
if abs (num - val) < abs (num - curr):
curr = val
return curr
Он просто вычисляет абсолютные различия между данным числом и каждым элементом массива и возвращает один из них с минимальной разницей.
Для примеров значений:
number = 112 112 112 112 112 112 112 112 112 112
array = 2 42 82 122 162 202 242 282 322 362
diff = 110 70 30 10 50 90 130 170 210 250
|
+-- one with minimal absolute difference.
В качестве подтверждения концепции, вот код Python, который я использовал, чтобы показать это в действии:
def closest (num, arr):
curr = arr[0]
for index in range (len (arr)):
if abs (num - arr[index]) < abs (num - curr):
curr = arr[index]
return curr
array = [2, 42, 82, 122, 162, 202, 242, 282, 322, 362]
number = 112
print closest (number, array)
И, если вам действительно нужно это в Javascript, см. Ниже полный файл HTML, который демонстрирует функцию в действии:
<html>
<head></head>
<body>
<script language="javascript">
function closest (num, arr) {
var curr = arr[0];
var diff = Math.abs (num - curr);
for (var val = 0; val < arr.length; val++) {
var newdiff = Math.abs (num - arr[val]);
if (newdiff < diff) {
diff = newdiff;
curr = arr[val];
}
}
return curr;
}
array = [2, 42, 82, 122, 162, 202, 242, 282, 322, 362];
number = 112;
alert (closest (number, array));
</script>
</body>
</html>
Теперь имейте в виду, что могут быть возможности для повышения эффективности, если, например, ваши элементы данных отсортированы (это может быть выведено из примеров данных, но вы не указали это явно). Например, вы можете использовать двоичный поиск, чтобы найти ближайший элемент.
Вам также следует помнить, что, если вам не нужно это делать много раз в секунду, повышение эффективности будет в основном незаметным, если ваши наборы данных не станут на намного больше.
Если вы делаете хотите попробовать это таким образом (и можете гарантировать, что массив отсортирован в порядке возрастания), это хорошая отправная точка:
<html>
<head></head>
<body>
<script language="javascript">
function closest (num, arr) {
var mid;
var lo = 0;
var hi = arr.length - 1;
while (hi - lo > 1) {
mid = Math.floor ((lo + hi) / 2);
if (arr[mid] < num) {
lo = mid;
} else {
hi = mid;
}
}
if (num - arr[lo] <= arr[hi] - num) {
return arr[lo];
}
return arr[hi];
}
array = [2, 42, 82, 122, 162, 202, 242, 282, 322, 362];
number = 112;
alert (closest (number, array));
</script>
</body>
</html>
В основном он использует , заключающий в скобки и проверку среднего значения, чтобы уменьшить пространство решения наполовину для каждой итерации, классический алгоритм O(log N), тогда как последовательный поиск, приведенный выше, был O(N):
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 <- indexes
2 42 82 122 162 202 242 282 322 362 <- values
L M H L=0, H=9, M=4, 162 higher, H<-M
L M H L=0, H=4, M=2, 82 lower/equal, L<-M
L M H L=2, H=4, M=3, 122 higher, H<-M
L H L=2, H=3, difference of 1 so exit
^
|
H (122-112=10) is closer than L (112-82=30) so choose H
Как уже говорилось, это не должно иметь большого значения для небольших наборов данных или для вещей, которым не нужно , чтобы быть ослепительно быстрым, но это вариант, который вы, возможно, захотите рассмотреть.