谈谈实现瀑布流布局的几种思路

最近遇到这么一个需求，需要在手机上做一个两列的瀑布流布局，后来就把这个问题研究了一下，做个记录。

一般来讲，这种布局可以分为两种情况：

1. 图片的数量是一定的，不需要页面滚动到底部时，再动态加载图片，只需要将图片排成若干列

2. 图片的数量的不定的，页面触底时，需要从远程加载图片。

前者使用css的方法即可解决，后者则需要js来帮忙。

css解法

一、CSS多列布局

当我们展示的图片数量一定时，可以优先采用css解法。其中一种方法是借助css的多栏布局：

.photos{
  
  column-count: 3;
  column-gap: 10px;
}

得到的效果如下：

二、flex布局

flex布局同样可以做到这一点，诀窍在于将flex-direction设为column；但是相对于多列布局，需要根据瀑布流的列数，计算一个合适的容器高度，不然可能会导致多出一行。如果你在下面的demo 中，看到了4列，不要怀疑，就是我计算的容器高度不合适导致的。。。

js解法

当图片需要动态插入时，上面的两种方法就不合适了，因为他们本质上是将图片按照纵向进行排列的。图片动态插入时通常我们希望图片是按横向插入到容器中的。这时候就需要js来帮忙了。首先，我们看看瀑布流和背包问题的关系。

瀑布流的基本思路是将一堆图片放到若干列中，列与列之间的高度比较均匀，而不会相差太大。假如我们要分成两列，那么，问题就变成了，从 n 张图片中挑出 m 张，使这 m 张图片的总高度尽量接近 n 张图片总高度的 1 / 2。于是这就变成了一个背包问题

01背包问题

背包问题是啥这里不做展开，说白了是将一个复杂的问题分解为几个简单的问题，大佬们讲的都比我好，网上也有各个语言版本的实现，不太了解的同学可以查看上面的链接。这里直接放一个函数

function dp(ws, vs, limit) {
	let len = ws.length;
    let tables = new Array(len).fill().map(x => [])
	tables[-1] = new Array(limit + 1).fill(0);

    for(let i = 0; i < len; i++) {
        for (let w = 0; w <= limit; w++) {
            if (ws[i] > w) {
                tables[i][w] = tables[i-1][w]
            } else {
                tables[i][w] = Math.max(tables[i-1][w], tables[i-1][w-ws[i]] + vs[i])
            }
        }
    }
    // 回溯得到应该选哪些
    let max = limit;
    let selected = [];
    for (let idx = len - 1; idx >= 0; idx--) {
        if (ws[idx] <= max) {
            let isSelected = tables[idx-1][max] < tables[idx-1][max-ws[idx]] + vs[idx]
            if(isSelected) {
                selected.push(idx);
                max = max - ws[idx];
            }
        }
    }
    return selected;
}

有了这个解法之后，我们也就不难写出一个瀑布流布局。具体思路是：假设我们要做一个3列的瀑布流布局，那么可以不断从图片数组中选出一组图片，使图片的高度接近总高度的1/3，最终得到3组图片。下面是一个代码片段

	  // colCount 表示要生成几列
      while(colCount--) {
          // 获取被选出的照片索引
          let idxs = dp(photoHeights, photoHeights, aver)
          // 得到被选出的一组图片
          let photoCol = photos.filter((p,idx) => idxs.includes(idx)) 
          this.cols.push(photoCol)
          photoHeights.forEach((v,i) => {
          if (idxs.includes(i)) {
            photoHeights[i] = null
          }
        })
      }

下面这个demo就是按上面的思路实现的，可以拖动下面的滑块来改变列数，观察底部的间隙。在使用背包算法解决瀑布流问题时，一个需要我们注意的地方是，要将图片高度转化成整数。

参考文章：https://www.cnblogs.com/ainyi/p/8766281.html
https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/4543424.html
https://segmentfault.com/a/1190000012829866