я б отдавал high-ppi тупо, т.е 128 для 32рх и не парился

Статистики точно нету, пока можно игнорить

статистика есть у меня, вот прямо сейчас открыл

не заботишся о трафике 🤔

320 <1%

можно в бэкграунде еще а не на лету пережимать

Короче, берем выборку реальных запросов - штук тысчу. Для первой оценки можно взять всех по одному, но потом точно надо будет делать реальную выборку. Дальше берем десять разрешений в качестве параметров и строим функцию, которая для каждого запроса будет искать ближайшее из кэша в зваисимости от параметров. Параметры кстати можно сделать непрервывными для удобства, просто потому что непрерывные проще оптимизировать и прогоняем через любой оптимизатор. Сложность там будет типа 1000*10*100. Считаться будет достаточно быстро

и плотностей всего 2 в принципе

хай и лоу

От распределения в выборке результат будет очень сильно зависеть

детектишь плотность экрана юзера и отдаешь что надо ему

изи

Пока что такое округление сделал

let round (width : int) : int =
    let n = 1.199              // волшебное число, основание (подбором нашел)
    Math.Log(float width, n)   // считаем логариф по основанию 1.199
    |> Math.Floor              // округляем к целому
    |> fun p -> Math.Pow(n, p) // 1.199 возводим в степень
    |> int                     // переводим в целое число

Для диапазона [32 .. 1000] дает такие результаты (20 классов)

[31; 37; 45; 54; 64; 77; 93; 112; 134; 161; 193; 231; 277; 332; 399; 478; 573; 687; 824; 988]

https://i.gyazo.com/b4b262eeebbd24ad3730913ebb691760.png

average (от деления) = 0.914210
stdDev (отклонение) = 0.04793

https://www.meme-arsenal.com/memes/dc93eb069125480917d081e73fbf00e9.jpg

Ну реально, что-то подсказывает что это экспонента

Если нужно решение попроще, то берем опять же распределение запросов, интегрируем его и получаем нормировку. Делим на N. Дальше ищем регионы, интеграл в которых составляет 1/N. Ищем цетр масс по этим регионам - будет хорошо

Если нужно оптимизировать не расстояние, а именно отношение, то перед предыдущим пунктом прологарифмировать данные.

О, с логарифмом это будет точное решение исходной задачи. Неожиданно. Отменить оптимизацию

Вот тут видно, что размер возвращаемой картинки отличается максимум на 16% (в меньшую сторону) от запрашиваемого