背景介绍
在前端开发过程中，我们经常需要对数值进行插值计算。比如，给定一个区间和两个端点的值，需要计算某一位置的值。这时候，线性插值就是一种常用的算法。
线性插值是一种简单而有效的数值计算方法，其基本思想是通过已知点之间的直线来估计未知点的值。这个算法在3D图形渲染、动画以及游戏开发等领域都有广泛应用。
在这篇文章中，我们将介绍 @bolt/tools-linear-interpolation 这个 npm 包的使用方法。该包提供了一组工具函数，用来进行线性插值计算。
线性插值的原理
前面提到过，线性插值是通过已知点之间的直线来估计未知点的值。其基本原理可以用下面这个简单的例子来说明。
假设有一条直线，其两个端点的坐标分别是 $(x_1, y_1)$ 和 $(x_2, y_2)$。我们希望知道这条直线在 $x=x_3$ 处的取值 $y_3$。
根据上图可以得到，直线 $PQ$ 的斜率为：
$$\frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1}$$
因此，点 $P$ 到点 $Q$ 的距离为：
$$\sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}$$
点 $P$ 到点 $R$ 的距离为：
$$\sqrt{(x_3 - x_1)^2 + (y_3 - y_1)^2}$$
点 $R$ 在直线 $PQ$ 上，因此 $PR$ 和 $PQ$ 两条直线是垂直的。根据正切函数的定义，有：
$$\tan{\theta} = \frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1}$$
其中 $\theta$ 为直线 $PQ$ 的斜角。因此，$PQ$ 直线的斜率等于 $\tan{\theta}$，即：
$$\frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1} = \tan{\theta}$$
因此，$PR$ 的长度可以表示为：
$$PR = \frac{(x_3 - x_1)(y_2 - y_1) - (y_3 - y_1)(x_2 - x_1)}{\sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}}$$
则点 $R$ 的坐标为：
$$ \begin{aligned} x_3 &= x_3 \ y_3 &= PR + y_1 \end{aligned} $$
这样，我们就得到了 $x=x_3$ 时直线的取值 $y_3$。
注意，如果 $x_3$ 不在 $[x_1, x_2]$ 的范围内，那么插值结果是无效的。因此，在进行插值计算时，需要先判断该点是否在已知区间内。
使用 @bolt/tools-linear-interpolation
@bolt/tools-linear-interpolation 包提供了一组工具函数，用来进行线性插值计算。这个包的使用非常简单，只需要安装并引入即可。
安装 @bolt/tools-linear-interpolation：
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@bolt/tools-linear-interpolation 提供了两个工具函数：lerp 和 inverseLerp。它们的功能分别是：
lerp: 根据给定区间和两个端点的值，计算某一位置的值。如果该位置不在区间内，则返回端点的值。inverseLerp: 根据给定区间和某一位置的值，计算该位置在区间内所对应的位置比例。
下面，我们将逐步介绍如何使用这两个函数进行插值计算。
使用 lerp 进行插值计算
函数 lerp 的用法非常简单。下面是一个示例代码，用来计算 $x=3$ 时的取值。
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在这个例子中，我们定义了区间 $[2, 4]$ 和端点的值 $(2, 10), (4, 18)$，然后计算 $x=3$ 时的取值。我们得到的结果是 $y_3=14$。
这个结果是根据上面描述的理论计算出来的。也就是说，函数 lerp 确实能够进行线性插值计算。
而且，这个包提供了丰富的类型检查，可以帮助我们在编写代码时避免类型错误。例如，如果我们误把参数传成了字符串而不是数字，代码会直接报错。
使用 inverseLerp 进行插值计算
函数 inverseLerp 的用法也非常简单。下面是一个示例代码，用来计算 $y=14$ 时的位置比例。
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在这个例子中，我们定义了区间 $[2, 4]$ 和端点的值 $(2, 10), (4, 18)$，然后计算 $y=14$ 时的位置比例。我们得到的结果是 $x_3=3$。
同样，这个结果也是根据上面描述的理论计算出来的。这说明函数 inverseLerp 可以很好地进行线性插值计算。
总结
@bolt/tools-linear-interpolation 是一个非常便捷、高效的 npm 包。该包提供了 lerp 和 inverseLerp 两个工具函数，可以方便地进行线性插值计算。
在前端开发的实际应用中，利用 @bolt/tools-linear-interpolation 包可以实现很多有意义的功能。例如，可以对数据进行平滑处理、生成动画效果，或者进行用户交互的可视化处理等等。
如果你对此感兴趣，可以去 npm 官网上查看更多关于 @bolt/tools-linear-interpolation 的文档和资料。希望这篇文章能够对你有所启发，感谢阅读！
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