表驅動（直接訪問、索引訪問、階梯訪問）

表驅動是一種程式設計模式（scheme），將複雜的邏輯從程式碼中獨立出來，便於單獨維護

• 表驅動（直接訪問、索引訪問、階梯訪問）
  • 直接訪問表 Direct Access
    • 案例
  • 索引訪問 Indexed Access
    • 示例
    • 優點
  • 階梯訪問 Start-step Access
    • 案例
    • 隨機數生成
  • reference

直接訪問表 Direct Access

• 通過索引值（下標）直接從表中找到對應的條目

案例

案例1：（一維查詢：即可以代替一層的if結構或者switch結構）：
比如你要查詢1--12月份每個月的天數，如下：

month_day[12] = {31,30,29,30,30,31,31,31,30,30,31,30};
return month_day[5];
 

這樣直接對應的就是5月的天數；

案例2：（三維查詢：即有三個條件同時限制，如果使用if 或者 switch 可能需要三層巢狀結構）
比如一個路由景點，收費標準因 性別，是否學生，以及是否殘疾 三項 共同決定門票的價格，那麼，我們可以
使用三維資料驅動表來代替 複雜的上層if 語句；

int entrance_ticket_fee[][][] = 
{{ {0,10} , {0,15} }, { {0,15},{15,30} } }

這是一個三維向量，三個維度分別代表了不同的限制，

第一維代表性別，索引 0代表女，1 代表男；

第二維代表是否是學生，索引 0代表是，索引 1 代表不是；

第三維代表是否是殘疾， 索引 0代表殘疾， 索引 1代表健康；

以上這個三維陣列代表的是：

• 女孩，學生，殘疾 0元
• 女孩 ，學生，健康 10元；
• 女孩， 非學生，殘疾 0 元；
• 女孩， 非學生，非常急15元；
• 男孩，學生，殘疾 0元；
• 男孩，學生，健康，15元；
• 男孩，非學生，殘疾 15元；
• 男孩，非學生，健康，30元；

通過給定性別，是否是學生，是否殘疾，來確定其返回值；

return entrance_ticket_fee[0][1][1];  //15元；     

索引訪問 Indexed Access

• 是一種間接訪問技術
• 先用一個基本型別的資料從一張索引表中查出一個鍵值，然後再用這一鍵值查出你感興趣的主資料

示例

假設你經營著一家商店，有大約100 種商品。再假設每種商品都 有一個4 位數字的物品編號， 其範圍是0000 到9999

如果你想用這個編號作為鍵值直接查詢一張描述商品信 息的表，那麼就要生成一個具有10000 條記錄的訪問表

個人理解，其實就是一種減少冗餘的方式

優點

• 如果主查詢表中的每一條記錄都很大，那麼索引陣列就 可以節省很多空間
• 操作位於索引 中的記錄有時也要比操作位於主表中的記錄更方便更廉 價
• 編寫到表裡面的資料比嵌入程式碼中的資料更容易維護

階梯訪問 Start-step Access

• 通過確定每項命中的階梯層次確定其歸類

案例

如果你正在開發一個等級評定的應用程式，按照如下等級區間 對分數定級

因為是浮點數，很難直接做出表，需要按照區間判斷

所以，我們把每一區間的上限寫入一張表裡，然後寫一個迴圈，按照各區間的上限來檢查分數。當分數第一次超過某個區間的上限時，你就知道相應的等級了

注意：

• 端點
• 可以二分查詢優化

隨機數生成

需求：

• 生成符合某種概率分佈的型別

解法一：階梯訪問

解設要生成的概率如下

可以將其累加，變成“階梯”

生成0~1的隨機數，判斷落在哪個區間，就屬於哪種型別

缺點：最多需要比較n次

解法二：別名演算法

如果有n種類型，就將其乘n

此時會有概率大於1的和小於1的，接下來就是構造出某種演算法用大於1的補足小於1的，使每種概率最後都為1，注意，這裡要遵循一個限制：每列至多是兩種概率的組合。

生成{1,2,3,4}中的隨機數A，0~1的隨機數B

如果B>Prob{A}，就選擇Alias{A}，否則選擇A

reference

表驅動的認識以及用法——原創---非抄書_10891086的技術部落格_51CTO部落格

表驅動法（Table-Driven Approach） | 海嶼 (zhangchen915.com)

Alias Method解決隨機型別概率問題（別名演算法） - 飛翔的賀蘭豬 - 部落格園 (cnblogs.com)