考虑下面四个百分比,用浮点数表示:

    13.626332%
    47.989636%
     9.596008%
    28.788024%
   -----------
   100.000000%

我需要用整数表示这些百分比。如果我简单地使用Math.round(),我最终得到的总数是101%。

14 + 48 + 10 + 29 = 101

如果我使用parseInt(),我最终得到了97%。

13 + 47 + 9 + 28 = 97

有什么好的算法可以将任何百分比数表示为整数,同时还保持总数为100%?


编辑:在阅读了一些评论和回答后,显然有很多方法可以解决这个问题。

在我看来,为了保持数字的真实性,“正确”的结果是最小化总体误差的结果,定义为相对于实际值会引入多少误差舍入:

        value  rounded     error               decision
   ----------------------------------------------------
    13.626332       14      2.7%          round up (14)
    47.989636       48      0.0%          round up (48)
     9.596008       10      4.0%    don't round up  (9)
    28.788024       29      2.7%          round up (29)

在平局的情况下(3.33,3.33,3.33)可以做出任意的决定(例如3,4,3)。


当前回答

可能做到这一点的“最佳”方法(引用是因为“最佳”是一个主观术语)是保持你所处位置的连续(非积分)计数,并四舍五入该值。

然后将其与历史记录一起使用,以确定应该使用什么值。例如,使用您给出的值:

Value      CumulValue  CumulRounded  PrevBaseline  Need
---------  ----------  ------------  ------------  ----
                                  0
13.626332   13.626332            14             0    14 ( 14 -  0)
47.989636   61.615968            62            14    48 ( 62 - 14)
 9.596008   71.211976            71            62     9 ( 71 - 62)
28.788024  100.000000           100            71    29 (100 - 71)
                                                    ---
                                                    100

在每个阶段,都不需要四舍五入数字本身。相反,将累积值四舍五入,并计算出从上一个基线中达到该值的最佳整数——该基线是前一行的累积值(四舍五入)。

这是可行的,因为您不会在每个阶段都丢失信息,而是更聪明地使用信息。“正确的”四舍五入值在最后一列,你可以看到它们的和是100。

在上面的第三个值中,您可以看到这与盲目舍入每个值之间的区别。虽然9.596008通常会四舍五入到10,但累积的71.211976正确地四舍五入到71 -这意味着只需要9就可以加上之前的基线62。


这也适用于“有问题的”序列,比如三个大约1/3的值,其中一个应该四舍五入:

Value      CumulValue  CumulRounded  PrevBaseline  Need
---------  ----------  ------------  ------------  ----
                                  0
33.333333   33.333333            33             0    33 ( 33 -  0)
33.333333   66.666666            67            33    34 ( 67 - 33)
33.333333   99.999999           100            67    33 (100 - 67)
                                                    ---
                                                    100

其他回答

不要把四舍五入的数字相加。你会得到不准确的结果。总数可能会显著偏离,这取决于术语的数量和小数部分的分布。

显示四舍五入的数字,但和实际值。根据你呈现数字的方式不同,实际的方法也会有所不同。这样你就能得到

14 48 10 29 __ 100

不管怎样,都会有差异。在你的例子中,没有办法显示加起来等于100的数字而不以错误的方式“舍入”一个值(最小的错误是将9.596更改为9)

EDIT

你需要在以下选项中做出选择:

项目的准确性 和的准确性(如果你是四舍五入的值) 四舍五入的项目与四舍五入的总和的一致性)

大多数情况下,当处理百分比时,第三种方法是最好的选择,因为当总数等于101%时比当单个项目的总数不等于100时更明显,并且您可以保持单个项目的准确性。“舍入”9.596到9在我看来是不准确的。

为了解释这一点,我有时会添加一个脚注,解释各个值是四舍五入的,可能不是100% -任何理解四舍五入的人都应该能够理解这个解释。

可能做到这一点的“最佳”方法(引用是因为“最佳”是一个主观术语)是保持你所处位置的连续(非积分)计数,并四舍五入该值。

然后将其与历史记录一起使用,以确定应该使用什么值。例如,使用您给出的值:

Value      CumulValue  CumulRounded  PrevBaseline  Need
---------  ----------  ------------  ------------  ----
                                  0
13.626332   13.626332            14             0    14 ( 14 -  0)
47.989636   61.615968            62            14    48 ( 62 - 14)
 9.596008   71.211976            71            62     9 ( 71 - 62)
28.788024  100.000000           100            71    29 (100 - 71)
                                                    ---
                                                    100

在每个阶段,都不需要四舍五入数字本身。相反,将累积值四舍五入,并计算出从上一个基线中达到该值的最佳整数——该基线是前一行的累积值(四舍五入)。

这是可行的,因为您不会在每个阶段都丢失信息,而是更聪明地使用信息。“正确的”四舍五入值在最后一列,你可以看到它们的和是100。

在上面的第三个值中,您可以看到这与盲目舍入每个值之间的区别。虽然9.596008通常会四舍五入到10,但累积的71.211976正确地四舍五入到71 -这意味着只需要9就可以加上之前的基线62。


这也适用于“有问题的”序列,比如三个大约1/3的值,其中一个应该四舍五入:

Value      CumulValue  CumulRounded  PrevBaseline  Need
---------  ----------  ------------  ------------  ----
                                  0
33.333333   33.333333            33             0    33 ( 33 -  0)
33.333333   66.666666            67            33    34 ( 67 - 33)
33.333333   99.999999           100            67    33 (100 - 67)
                                                    ---
                                                    100

如果是四舍五入,就没有办法在所有情况下都得到完全相同的结果。

你可以取你拥有的N个百分比的小数部分(在你给出的例子中是4)。

把小数部分相加。在你的例子中,总分为3。

将分数最高的3个数字上排,其余的取底。

(抱歉修改了)

下面是@varun-vohra答案的一个简单的Python实现:

def apportion_pcts(pcts, total):
    proportions = [total * (pct / 100) for pct in pcts]
    apportions = [math.floor(p) for p in proportions]
    remainder = total - sum(apportions)
    remainders = [(i, p - math.floor(p)) for (i, p) in enumerate(proportions)]
    remainders.sort(key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    for (i, _) in itertools.cycle(remainders):
        if remainder == 0:
            break
        else:
            apportions[i] += 1
            remainder -= 1
    return apportions

你需要math, itertools, operator。

注意:选择的答案是改变数组的顺序,这不是首选的,在这里我提供了更多不同的变化,以实现相同的结果,并保持数组的顺序

讨论

给定[98.88,.56,.56]你想怎么四舍五入呢?你有四种选择

1-四舍五入,并从其余数字中减去加法,因此结果为[98,1,1]

这可能是一个很好的答案,但是如果我们有[97.5,.5,.5,.5,.5,.5]呢?然后你需要四舍五入到[95,1,1,1,1,1]

你明白是怎么回事了吗?如果你添加更多类似0的数字,你将从剩下的数字中失去更多的值。当你有一个像[40,.5,.5,…, 5]。当你四舍五入时,你可以得到一个1的数组:[1,1,....1)

所以集合不是一个好选择。

2-四舍五入。所以[98.88,.56,.56]变成[98,0,0],那么你比100少2。你忽略任何已经为0的数,然后把它们的差加起来,得到最大的数。所以越大的数字就会得到越多。

3-和前面一样,向下四舍五入,但你根据小数降序排序,根据小数划分差异,所以最大的小数将得到差异。

4-四舍五入,但你把你加到下一个数字上的数加起来。就像一个波一样,你添加的东西会被重定向到数组的末尾。所以[98.88,.56,.56]变成了[99,0,1]

这些都不是理想的,所以要注意您的数据会失去形状。

在这里,我为情况2和3提供了一个代码(因为当你有很多类似零的数字时,情况1是不实际的)。它是现代的Js,不需要任何库来使用

2例

const v1 = [13.626332, 47.989636, 9.596008, 28.788024];// => [ 14, 48, 9, 29 ]
const v2 = [16.666, 16.666, 16.666, 16.666, 16.666, 16.666] // => [ 17, 17, 17, 17, 16, 16 ] 
const v3 = [33.333, 33.333, 33.333] // => [ 34, 33, 33 ]
const v4 = [33.3, 33.3, 33.3, 0.1] // => [ 34, 33, 33, 0 ]
const v5 = [98.88, .56, .56] // =>[ 100, 0, 0 ]
const v6 = [97.5, .5, .5, .5, .5, .5] // => [ 100, 0, 0, 0, 0, 0 ]

const normalizePercentageByNumber = (input) => {
    const rounded: number[] = input.map(x => Math.floor(x));
    const afterRoundSum = rounded.reduce((pre, curr) => pre + curr, 0);
    const countMutableItems = rounded.filter(x => x >=1).length;
    const errorRate = 100 - afterRoundSum;
    
    const deductPortion = Math.ceil(errorRate / countMutableItems);
    
    const biggest = [...rounded].sort((a, b) => b - a).slice(0, Math.min(Math.abs(errorRate), countMutableItems));
    const result = rounded.map(x => {
        const indexOfX = biggest.indexOf(x);
        if (indexOfX >= 0) {
            x += deductPortion;
            console.log(biggest)
            biggest.splice(indexOfX, 1);
            return x;
        }
        return x;
    });
    return result;
}

3例

const normalizePercentageByDecimal = (input: number[]) => {

    const rounded= input.map((x, i) => ({number: Math.floor(x), decimal: x%1, index: i }));

    const decimalSorted= [...rounded].sort((a,b)=> b.decimal-a.decimal);
    
    const sum = rounded.reduce((pre, curr)=> pre + curr.number, 0) ;
    const error= 100-sum;
    
    for (let i = 0; i < error; i++) {
        const element = decimalSorted[i];
        element.number++;
    }

    const result= [...decimalSorted].sort((a,b)=> a.index-b.index);
    
    return result.map(x=> x.number);
}

4例

你只需要计算在每次汇总的数字中增加或减去多少额外的空气,然后在下一项中再增加或减去它。

const v1 = [13.626332, 47.989636, 9.596008, 28.788024];// => [14, 48, 10, 28 ]
const v2 = [16.666, 16.666, 16.666, 16.666, 16.666, 16.666] // => [17, 16, 17, 16, 17, 17]
const v3 = [33.333, 33.333, 33.333] // => [33, 34, 33]
const v4 = [33.3, 33.3, 33.3, 0.1] // => [33, 34, 33, 0]

const normalizePercentageByWave= v4.reduce((pre, curr, i, arr) => {

    let number = Math.round(curr + pre.decimal);
    let total = pre.total + number;

    const decimal = curr - number;

    if (i == arr.length - 1 && total < 100) {
        const diff = 100 - total;
        total += diff;
        number += diff;
    }

    return { total, numbers: [...pre.numbers, number], decimal };

}, { total: 0, numbers: [], decimal: 0 });