weight是個很常見、卻還蠻容易被忽略的一個小地方，因為…太容易、也太好使用了，可是、用來用去又那摸幾招、有時候還是覺得不太夠用。是個用的好就覺得上了天堂、用爛了、就…會有想要撞豆腐的心情~

最常被拿來使用的、一定是 ----------> 平均

    (1/n)*A1 + (1/n)*A2 + …… + (1/n)*A3

    把1.延伸一下，不難理解、這種方法拿來做soomth真的是簡單又方便，又很好理解、也算是蠻合理的
    很懶的想的時候、通常…平均是最常被拿來用的、誰讓他太順手了。

另一個也很常被拿來使用的、其實也非~~~常的常見、就是 ----------> 佔有率(%)
這種的、可分成兩類，以最常見的，就是距離或範圍相關問題來說明。
[註] 在不慎重考慮、還有其他精細的條件下。

A. 勢力大 ----------> 比例高 (eq. 圓餅圖、真的是夠夠常見了?~)
比如範圍越大、所需人力越多，現在共有A、B、C、D 四區，N個人、如何劃分人數較為合理
很明顯的 ： 

            total(簡稱T)： A + B + C + D
            A區 ： (A / T) * N
            B區 ： (B / T) * N
            C區 ： (C / T) * N
            D區 ： (D / T) * N


B. 勢力大 ----------> 比例小 ()
比如距離越遠、耗費時間越多，共有A、B、C、D 四條路，候補路線的順序如何決定
這個也非常的明顯 ：

    A ： (1 / A)
    B ： (1 / B)
    C ： (1 / C)
    D ： (1 / D)
    依照大小排好、由大至小…就是候補順序由高至低的順序

    這種的、根據算法可以有非~~~常多的變形和利用… = =+ (←以後勤勞狀況再慢慢補~ w)
    以上述A例來說，以面積算、面積算法有很多、所以就可以套用在各種不同的場合。
    以上述B例來說，以長度算、最常見的延伸例子就是linear interpolation、以linear延伸、就可以套用各種不同的ease function 或者任何想得到的、簡單的、符合情況的算法做變化。
    這些東西的作用域、當然也可以不限定在座標系或長度這類的空間上、而是可以適用在任何在合理情況下轉換到類似系統的、都是可行的。(←這樣、可以使用的範圍就更廣了?~ = =+)