這篇文章我要向大家介紹Hacker News網站的文章排名算法工作原理，以及如何在自己的應用里使用這種算法。這個算法非常的簡單，但卻在突出熱門文章和遴選新文章上表現的異常優秀。

深入 news.arc 程序代碼

Hacker News是用Arc語言開發的，這是一種Lisp方言，由Y Combinator投資公司創始人Paul Graham創造。Hacker News的開源的，你可以在arclanguage.org找到它的源代碼。深入發掘 news.arc 程序，你會找到這段排名算法代碼，就是下面這段：

本質上，這段 Hacker News采用的排名算法的工作原理看起來大概是這個樣子：

Score = (P-1) / (T+2)^G 其中， P = 文章獲得的票數( -1 是去掉文章提交人的票) T = 從文章提交至今的時間(小時) G = 比重，news.arc里缺省值是1.8

正如你看到的，這個算法很容易實現。在下面的內容里，我們將會看到這個算法是如何工作的。

比重(G)和時間(T)對排名的影響

比重和時間在文章的排名得分上有重大的影響。正常情況下如下面所述：

當T增加時文章得分會下降，這就是說越老的文章分數會越底。當比重加大時，老的文章的得分會減的更快

為了能視覺呈現這個算法，我們可以把它繪制到Wolfram Alpha。

得分隨著時間是如何變化的

你可以看到，隨著時間的流逝，得分驟然下降，例如，24小時前的文章的分數變的非常低——不管它獲得了如何多的票數。

Plot語句:

比重參數是如何影響排名的

圖中你可以看到，比重越大，得分下降的越快。

Plot語句:

Python語言實現

之前已經說了，這個評分算法很容易實現：

關鍵是要理解算法中的各個因素對評分的影響，這樣你可以在你的應用中進行定制。我希望這篇文章已經向你說明了這些

祝編程快樂！

編輯：

Paul Graham 分享了修正后的HN 排名算法：