问题
某天测试同事给某已离职的同事提了个问题单，在特定数据下，饼图的标签存在重叠且超出部分无法正常展示，大致效果如下：
// 数据借用自 <https://zhuanlan.zhihu.com/p/272710806>
const dataSource = [
{
name: '充值失败',
value: 192
},
{
name: '频繁停电',
value: 10
},
{
name: '低电压',
value: 0
},
{
name: '错发短信',
value: 6
},
{
name: '办理用电',
value: 3
},
{
name: '电费电价',
value: 2
},
{
name: '其他',
value: 49
}
];
const option = {
series: [
{
type: 'pie',
radius: '50%',
center: ['50%', '50%'],
avoidLabelOverlap: true,
data: dataSource.sort((a, b) => a.value - b.value),
label: {
position: 'outside',
alignTo: 'none',
bleedMargin: 5,
show: true,
formatter: `{b}\n数量：{c}\n占比：{d}%`
}
}
]
};该饼图使用 echarts 实现，启用 avoidLabelOverlap 配置项后，echarts 会在标签拥挤重叠的情况下会挪动各个标签的位置，防止标签间的重叠。但是很不幸，仍然出现了重叠问题，只能从其他角度解决问题，比如——修改饼图数据显示顺序。
洗牌算法
产生标签重叠的主要原因是数据分布不均匀，如果数据按从小到大顺序排列，大量占比小的数据重叠现象尤其明显。那我们把数据打乱是不是就可以避免这个问题呢？
祭出我们的洗牌算法：
/**
* 一个简易的 Fisher–Yates 洗牌算法实现
*/
function shuffle<T>(array: T[] = []): T[] {
let copy = Array.from(array);
let count = copy.length;
let randomIndex, currentIndex, temp;
while (count > 0) {
// 从剩余元素中随机选取一个元素
randomIndex = Math.floor(Math.random() * count);
currentIndex = count - 1;
// 交换元素
temp = copy[currentIndex];
copy[currentIndex] = copy[randomIndex];
copy[randomIndex] = temp;
count--;
}
return copy;
}看上去很完美地解决了数据均匀分布的问题。但是重复试验 N 次后，打乱的数据中竟然有一次是有序的！于是不得不重新评估洗牌算法，洗牌算法虽然每次都是随机取元素进行排列，但存在最坏情况，即恰好洗出有序的结果。和排序算法做对比，相当于使用猴子排序排出了有序结果。
不仅仅是洗牌算法
除了洗牌算法，还有其他算法可以解决这个问题吗？让我们从生活经验中找找灵感。
分班算法
上学的时候，老师按分数将一批学生分到两个班，第1名分到1班，第2名分到2班；为了平衡1班和2班分数差距，第3名分到2班，第4名分到1班；第5名分到1班，第6名分到2班，依此类推。（实际操作中，这种分班算法也存在公平性争议，超出本文讨论范围。）
接下来实现这个分班算法，实现一个函数，可以把有序数组 [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 处理成 [1,4,5,8,9,7,6,3,2]，其中小数在两头，大数在中间。
/**
* 对有序数组进行重排，使得小数在两头，大数在中间
* [1,2,3,4,5,6,7,8,9] -> [1,4,5,8,9,7,6,3,2]
*/
function shuffle<T>(array: T[] = []): T[] {
const copy = Array.from(array);
const left: T[] = [];
const right: T[] = [];
while (copy.length > 0) {
const item = copy.shift() as T;
if (
(left.length === right.length && left.length % 2 === 0) ||
left.length < right.length
) {
left.push(item);
} else {
right.unshift(item);
}
}
return left.concat(right);
}使用新算法后的饼图渲染效果：
数据按从小到大顺序均匀分到了左右两侧。
“一对一帮扶”算法
还是从给我们传道授业解惑的老师那儿学到的方法。既然不希望大量小数据集中在一起，那就采取“一对一帮扶”，一个小数搭配一个大数。
实现一个函数，可以把有序数组 [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 处理成 [1,9,2,8,3,7,4,6,5]。
/**
* 对有序数组进行重排，一个小数搭配一个大数
* [1,2,3,4,5,6,7,8,9] -> [1,9,2,8,3,7,4,6,5]
*/
function shuffle<T>(array: T[] = []): T[] {
const copy = Array.from(array);
const dist: T[] = [];
while (copy.length > 0) {
const leftItem = copy.shift() as T;
dist.push(leftItem);
if (copy.length > 0) {
const rightItem = copy.pop() as T;
dist.push(rightItem);
}
}
return dist;
}使用新算法后的饼图渲染效果：
思考
本文问题的核心在于根据一定规则将一组数据转换成另一组数据。这个规则可以是有序转无序，比如洗牌算法，也可以是无序转有序，比如各种排序算法。对于有序数据，除了常见的按从小到大顺序排列，还可以是符合各种分布函数的排序方式，比如标准正态分布，也可以是符合各种函数曲线的排序方式。