本文介绍一种高效、可扩展的算法，用于将连续整数评分（如1–10）动态划分为若干不等长子区间，并一一对应到消息数组中，确保前序区间优先分配额外评分点，适用于评分组件、等级提示等场景。
在构建动态评级 UI（如星级评价、情绪滑块或进度反馈）时，常需将一个整数评分（例如 1 到 10）映射为语义化描述（如 'Bad', 'Okay', 'Good', 'Amazing'）。难点在于：消息数组长度可变，且评分范围未必能被均分——直接按平均长度切分会导致边界错位或覆盖不全。
理想的分配策略是：
✅ 保持所有子区间为连续整数区间；
✅ 尽可能均匀分布，但允许“前大后小”——即余数部分优先加给靠前的区间（视觉上更自然，例如 1–3 → 'Bad' 比 1–2 → 'Bad' 更具容错性）；
✅ 时间复杂度 O(1)，避免遍历或预生成区间数组。
? 核心数学逻辑
设：
- ratingRange：总评分跨度（从 1 到 ratingRange，含端点）；
- messagesArray.length = n：消息数量；
- r = ratingRange % n：余数，即需额外分配 +1 的“大区间”个数；
- smallSize = (ratingRange - r) / n：每个“小区间”的基础长度（必为整数）；
- 前 r 个消息对应的大区间长度为 smallSize + 1；
- 后 n - r 个消息对应的小区间长度为 smallSize；
- 所有区间首尾相接，无空隙、无重叠。
关键分界点：前 r 个大区间的总覆盖范围为
split = r × (smallSize + 1)
即：若 currentRating - 1
✅ 完整实现（TypeScript）
function getMessageByRating(
ratingRange: number,
messagesArray: string[],
currentRating: number
): string {
if (messagesArray.length === 0) return '';
if (currentRating < 1 || currentRating > ratingRange) {
throw new Error(`Rating must be between 1 and ${ratingRange}`);
}
const n = messagesArray.length;
const r = ratingRange % n; // 大区间的数量
const smallSize = (ratingRange - r) / n; // 小区间的固定长度
const split = r * (smallSize + 1); // 前r个大区间的累计上限（0-based）
// 转为 0-based 索引便于计算
const zeroBased = currentRating - 1;
if (zeroBased < split) {
// 属于前 r 个大区间：每段长 (smallSize + 1)
return messagesArray[Math.floor(zeroBased / (smallSize + 1))];
} else {
// 属于后 (n - r) 个小区间：每段长 smallSize
return messagesArray[
r + Math.floor((zeroBased - split) / smallSize)
];
}
}? 示例验证
// 10分制，4档消息 → r = 10 % 4 = 2，smallSize = (10−2)/4 = 2 // 大区间（2段）：长度3 → [1–3], [4–6] → 对应 'Bad', 'Okay' // 小区间（2段）：长度2 → [7–8], [9–10] → 对应 'Good', 'Amazing' console.log(getMessageByRating(10, ['Bad','Okay','Good','Amazing'], 6)); // 'Okay' console.log(getMessageByRating(10, ['Bad','Okay','Good','Amazing'], 7)); // 'Good'
⚠️ 注意事项
- 输入校验不可省略：currentRating 必须在 [1, ratingRange] 内，否则逻辑越界；
- 消息数组为空时需兜底，避免运行时错误；
- 该算法不依赖排序以外的假设，前提是 messagesArray 已按语义升序排列（如差→优）；
- 若需反向支持「按消息查评分区间」，可封装辅助函数生成 { message: string; min: number; max: number }[] 映射表。
✅ 总结
此方案以纯数学方式解决非均匀区间映射问题，无需预分配区间数组、不使用循环查找，兼顾性能与可读性。它天然适配动态配置场景——无论是 5 分制配 3 个文案，还是 100 分制配 7 个等级，均可零成本复用，是构建高内聚、低耦合评分系统的理想基石。
