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纯前端实现一个精致的中英文挖空提示功能

前言

这两天给我的学习卡盒小程序新增了一个提示功能,在卡片正面的时候,点击左下角的小灯泡,就会弹出背面内容的提示,这个提示是挖了空的,这种方式可以帮助我们循序渐进的回忆内容,而不是直接看答案。

大卡片提示.gif

实现

在实现之前,我们要先梳理一下需求,我要实现的效果是,有一个提示按钮,第一次点击,提示百分之二十的内容,第二次点击,基于第一次提示的基础之上,再提示百分之三十的内容,第三次点击就不再增加提示内容了,只修改一下提示文案。这里还涉及一个中英文挖空逻辑的问题:

中文:每个字都可以用于挖空,不要挖掉标点符号

英文:要先将词汇分开,挖空时只挖完整的单词,如果内容只有一个单词,就不执行挖空逻辑,也不要挖掉标点符号

首先我们定义一些正则规则:

const PATTERNS = {// 匹配中文字符CHINESE: /^[\u4e00-\u9fa5]+$/,// 匹配英文单词ENGLISH: /^[a-zA-Z]+$/,// 匹配标点符号和空白字符PUNCTUATION: /^[,。!?、;:""''()【】《》,.!?;:()[\]{}'"/\s]+$/,// 分词正则SEGMENT: /([\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z]+|[,。?、;:""''()【】《》,.!?;:()[\]{}'"/\s]+)/,
}
  • CHINESE (/^[\u4e00-\u9fa5]+$/): 这个正则表达式用于匹配仅包含中文字符的字符串。 \u4e00-\u9fa5 是 Unicode 范围,涵盖了基本的汉字字符。
  • ENGLISH (/^[a-zA-Z]+$/): 这个正则表达式用于匹配仅包含英文字母的字符串。 [a-zA-Z] 表示匹配任何小写或大写英文字母。
  • PUNCTUATION (/^[,。!?、;:""''()【】《》,.!?;:()[\]{}'"/\s]+$/): 这个正则表达式用于匹配仅包含中文标点符号、英文标点符号和空白字符的字符串。 字符串中包括中文标点符号(如,。!?、;:)、英文标点符号(如,.!?;😦)[]{}'")和空白字符(\s)。
  • SEGMENT (/([\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z]+|[,。?、;:""''()【】《》,.!?;:()[\]{}'"/\s]+)/): 这个正则表达式用于分词,即把字符串分割成中文字符串、英文字符串或标点符号/空白字符的序列。 ([\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z]+|[,。?、;:""''()【】《》,.!?;:()[\]{}'"/\s]+) 是一个分组,其中包含三个选项: [\u4e00-\u9fa5]+:匹配一个或多个连续的中文字符。 [a-zA-Z]+:匹配一个或多个连续的英文字符。 [,。?、;:“”‘’()【】《》,.!?;😦)[]{}'"/\s]

前三个好理解,第四个 SEGMENT 用于把中英文基于一些标点符号给分割开,方便下一步处理:

const regex = /([\u4e00-\u9fa5]+|[a-zA-Z]+|[,。?、;:""''()【】《》,.!?;:()[\]{}'"/\s]+)/g;
const text = "这是一个测试。This is a test。";
const matches = text.match(regex);console.log(matches);
// 输出是:["这是一个测试", "。", "This", " ", "is", " ", "a", " ", "test", "。"]

这个百分比的概率如何匹配呢?我们可以将一个字符串分割成单个的中文字符,或者是英文单词,我们称它为 SEGMENT 片段,每一个片段去进行一个判断逻辑,这个判断逻辑就是我们给定一个概率,假设是 20%,也就是 0.2 那么判断的时候,我们就生成一个 0-1 的随机数,如果大于它就不展示,如果小于它就展示,每个片段这么操作之后,最终再拼接起来,虽然不是整体展示的内容只有 20% ,但是也能实现一个大致的随机挖空效果。

 // 处理分段内容的通用函数
const processSegment = (segment: string,          // 要处理的文本片段segmentIndex: number,     // 片段在整体文本中的索引位置probability: number,      // 显示提示的概率(0-1之间)positions: Set<number>,   // 存储需要显示提示的位置集合
) => {// 判断是否为英文单词if (PATTERNS.ENGLISH.test(segment)) {// 按概率决定是否显示整个英文单词if (Math.random() < probability) {positions.add(segmentIndex)}} // 判断是否为中文字符else if (PATTERNS.CHINESE.test(segment)) {// 遍历中文字符串的每个字Array.from(segment).forEach((_, idx) => {// 对每个字符按概率决定是否显示if (Math.random() < probability) {// 将需要显示的字符位置添加到集合中positions.add(segmentIndex + idx)}})}
}

概率计算的原理知道后,我们可以进行字符串的处理:

 const tipPositions = ref<Set<number>>(new Set())const initializeTipPositions = () => {if (!cardContent.value) returnconst segments = getSegments(cardContent.value)segments.forEach((segment, segmentIndex) => {processSegment(segment, segmentIndex, 0.2, tipPositions.value)})}

这里我维护了 tipPositions 这个 set 集合,它用于记录所有需要展示的字符的索引。第一次点击的时候,我们调用前面定义的概率匹配函数,如果满足可以展示的条件,就把它的索引放到 set 集合里面去。

const getTipContent = computed(() => {// 如果 cardContent 没有值,则直接返回一个空数组if (!cardContent.value) return []// 根据预定义的正则表达式将 cardContent 分割成多个段const segments = getSegments(cardContent.value)// 对每个段进行处理,并生成对应的提示内容数组return segments.map((segment, segmentIndex) => {// 如果当前段为空,则返回一个空数组if (!segment) return []// 如果当前段是标点符号,则直接返回包含该段文本的提示内容if (PATTERNS.PUNCTUATION.test(segment)) {return [{ type: 'text', text: segment }]}// 如果当前段是英文,则根据是否已设置提示位置来决定返回完整文本还是空白占位符if (PATTERNS.ENGLISH.test(segment)) {return tipPositions.value.has(segmentIndex)? [{ type: 'text', text: segment }] // 如果已设置提示位置,则返回完整文本: segment.split('').map(() => ({ type: 'blank-en', text: ' ' })) // 否则,返回下划线}// 对于非英文段(假设主要是中文),逐字处理并生成提示内容const chars = Array.from(segment)return chars.map((char, idx) => ({// 根据是否已设置对应字符位置的提示来决定类型和内容type: tipPositions.value.has(segmentIndex + idx) ? 'text' : 'blank',text: tipPositions.value.has(segmentIndex + idx) ? char : ' ',}))}).flat() // 将二维数组展平为一维数组as TipContent[]
})

这一步遍历我们的字符串,先做一些边界情况的处理,然后根据前面我们的 tipPositions 变量返回一个最终用于渲染的数组。

  <textv-for="(item, index) in getTipContent":key="index":class="[item.type === 'blank' && 'tip-blank',item.type === 'blank-en' && 'tip-blank-en',item.type === 'text' && 'animate-fade-in-up animate-duration-200',]":style="{borderBottom:item.type === 'blank' || item.type === 'blank-en' ? '2px solid #ddd' : 'none',display:item.type === 'blank' || item.type === 'blank-en' ? 'inline-block' : 'inline',width: item.type === 'blank' ? '1em' : item.type === 'blank-en' ? '0.5em' : 'auto',verticalAlign:item.type === 'blank' || item.type === 'blank-en' ? 'bottom' : 'baseline',opacity: item.type === 'text' ? 1 : 0.5,margin: '0 0.5px',}">{{ item.text }}</text>

最后我们把字符串渲染出来就好啦~ 第二次点击的时候,我们只要遍历字符串,避开已经展示的索引,再执行一次概率判断的函数,就能实现基于第一次的内容展示更多文本内容的效果了。除此以外,我们还可以增加一个保底机制,毕竟目前的策略运气差有可能一个词都出不来:

// 如果一个字符都没有展示,随机选择一个展示if (tipPositions.value.size === 0) {const validSegments = segments.reduce<{ index: number; length: number }[]>((acc, segment, index) => {if (PATTERNS.ENGLISH.test(segment) || PATTERNS.CHINESE.test(segment)) {acc.push({index,length: PATTERNS.ENGLISH.test(segment) ? 1 : segment.length,})}return acc},[],)if (validSegments.length > 0) {const randomSegment = validSegments[Math.floor(Math.random() * validSegments.length)]if (PATTERNS.ENGLISH.test(segments[randomSegment.index])) {// 如果是英文单词,展示整个单词tipPositions.value.add(randomSegment.index)} else {// 如果是中文,随机展示一个字const randomCharIndex = Math.floor(Math.random() * randomSegment.length)tipPositions.value.add(randomSegment.index + randomCharIndex)}}}}

第一个处理会筛选出需要处理的有效文本(中英文),记录每个有效片段的:位置信息(index)长度信息(length),为后续随机选择提示位置做准备。

// 会生成类似这样的数据:
validSegments = [{ index: 0, length: 1 },    // "Hello" 作为一个英文单词{ index: 2, length: 3 }     // "你好啊" 作为3个中文字符
]

第二步就是展示一个保底的词汇逻辑了。

原本我想用下划线字符 “_” 来作为挖空位置,但是我发现下划线的话效果不太好,虽说性能会好一点,可以整个字符串一起渲染,性能会好一些,但是下划线的宽度太窄了,样式也不好单独调整,所以我还是将整个字符串里的每个字符单独渲染,再根据不同的条件展示文字还是挖空,挖空的效果我使用了灰色的下边框去替代,这样看起来的效果会好很多。这里我有前后对比的截图给大家看看:

修改前修改后
请添加图片描述在这里插入图片描述

这个功能的实现还是有点点复杂的,因为边界情况比较多,我现在也还陆陆续续在优化这个逻辑。目前这个功能已经上线到 学习卡盒 小程序了,大家可以去体验一下。小程序的 AI 功能已经 ready 了,现在还在调试中,后续也会写文章介绍实现方式的,如果文章对你有帮助,欢迎点个赞支持下,respect~

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