教你如何预判用户手势行为
本文不想过多的介绍算法，只阐述核心思路
近来一直在思考，移动端的手势操作如何能更加精确。用户到底是想上下滑动呢，还是想左右滑动操作某个东西呢？
如下图，在页面有一个日历。日历是靠手势左右滑动切换上下月份（可实时滑动，而不是滑动完成的回调才切换）
有的安卓有个bug，不阻止浏览器默认行为，就无法实时触发move。那如果阻止了浏览器默认行为，当我手指在日历这块区域内，就没法触发浏览器上下滑动。
为了解决这个问题，我觉得必须得 事先判断用户意图 ，才能判断出是否要执行上下滑动，还是左右滑动的操作。
那接下来的问题就是 如何事先判断用户意图 ，来选择是否阻止浏览器默认行为
- 一、仅仅通过滑动的x，y距离
- 二、通过手指划过的曲线斜率tanα
第一个，方法就不说了，不用想都知道不可行。
第二个算法比较容易，基本学过三角函数的就都会算
我们在手指滑动的过程中实时获取tanα的值，通过某个临界值来判断是否是上下滑动，还是左右滑动。
经过调试，这个在本demo的确是可达到我们的预期效果。那我就想，如果是想微信那样的聊天列表呢？整个列表都需要手势的各种操作（比如左滑动某个item，删除，收藏等）
同样，我又写了一个list item进行这种算法的测试。
虽然我们的手指划过曲线斜率可以计算出来，但是我们的对比值应该也是一个动态变化的，没有一个很好的标准。所以这种算法是失败的。
进过这次测试，不得已思考更优良的算法---- 微积分
先说说思路，为什么选择的是微积分。看下图
我们可以想象一下，其实我们每次的手势滑动，都是一条近似的曲线。那我们就能通过曲线的面积，来进行计算，是否为上下还是左右。手指划过面积解决了，那如何获得我们的【比较值】呢？
通过上述两个demo对比，我们可以发现是触摸元素target的宽高比的问题。所以只要得知target的宽高，可知道夹角，就可以反推导出曲线函数。
好了！这样就获取了所有未知数，既然有了两个曲线函数就可以进行积分求面积做对比了。最后还有一种情况是，特别高的元素（有可能想做的是上下滑动，而非左右滑动），那我们就得特殊处理，在我们算法里得设置最大上限值即可。如果你想做一屏的移动端游戏，或者上下滑动，我们也可以进行一个设置完全阻止浏览器默认行为。
这基本就是我整个手势库的核心了。
最后丢出demo
eTouch : https://github.com/MeCKodo/eTouch
list item： http://meckodo.github.io/eTouch/list.html
calendar： http://meckodoo.sinaapp.com/demo/17/index.html
正文到此结束
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