我有一个数组，我想根据给数组中的每个元素赋值来排序。
假设可能的得分范围是0-100。为了得到这个分数，我们将使用两个比较数据点，一个权重为75，一个加权为25。让我们称它们为valueA和valueB。我们将把每个值转换成一个分数。因此：
valueA（范围=0-10000）
值B（范围=0-70）
scoreA（范围=0-75）
记分B（范围=0-25）
scoreTotal=分数A+分数B（0-100）
现在的问题是如何以非线性的方式将值a转换为分数a，因为它接近最小值，所以权重更大。我的意思是，对于值a，0将是一个完美的分数（75），但值20将给出37.5的中点分数，值100将给出5的非常低的分数，然后所有更大的值都将趋向于0（例如，值5000将基本上为0）。理想情况下，我可以用几个数据点（比如4个四分位点）建立一条曲线，然后算法将适合该曲线。或者最简单的解决方案是在曲线上创建一组点（比如10个），并在这10个点之间进行线性换位？但我希望有一种更简单的算法来实现这一点，而无需自己计算曲线上的所有点，然后再调整10多个变量。我宁愿用1或2个输入来定义曲线的陡峭程度。可能吗？
我不需要超复杂或精确的东西，只需要一个简单的算法，这样接近范围的最小值会有更大的权重，而接近范围的最大值会有更小的权重。希望这是有道理的。
我的统计数学太生疏了，我甚至不知道这对寻找解决方案来说是什么。那些年的微积分和统计学都是徒劳的。
我在Objective C中实现了这一点，但任何C-ish/java-ish伪代码都可以。
您可能想要尝试的函数是
max / [(log(x+2)/log(2))^N]
其中CCD_ 1在您的情况下是75或25。log(x+2)/log(2)部分确保f(0) == max（您可以在此处用log(x+C)/log(C)代替任何C > 0；较高的C将减缓曲线的下降）；^N决定你的函数降到0的速度（你可以在这里玩这个函数来了解发生了什么）