private function calculateGrowth($progress) {// 使用多个增长阶段模拟不均匀性if ($progress < 0.3) {// 前30%时间：缓慢增长 30 %return pow($progress / 0.3, 0.7) * 0.3;} elseif ($progress < 0.7) {// 中间40%时间：快速增长 50%return 0.3 + (($progress - 0.3) / 0.4) * 0.5;} else {// 后30%时间：减速增长 20%return 0.8 + pow(($progress - 0.7) / 0.3, 1.5) * 0.2;}} 

函数的核心作用

接收一个 $progress（进度）参数（范围应该是 0 到 1 之间的数值），返回一个对应的"增长值"（同样是 0 到 1 之间）。通过分段计算，模拟现实中常见的"先慢、中快、后缓"的非线性增长过程。

三个增长阶段的详细解析

1. 第一阶段：前30%进度（缓慢增长）

   if ($progress < 0.3) {return pow($progress / 0.3, 0.7) * 0.3;
   }
   

   • 适用范围：当进度小于 30%（0 ~ 0.3）时
   • 计算逻辑：
     • 先将进度归一化：$progress / 0.3（把 0~0.3 的范围映射到 0~1）
     • 用指数函数 pow(x, 0.7) 处理：因为指数 0.7 小于 1，会产生"增长越来越慢"的效果
     • 最后乘以 0.3：将结果限制在 0~0.3 范围内（占总增长的 30%）
   • 效果：前期增长缓慢，进度推进很多但实际增长值增加较少

2. 第二阶段：中间40%进度（快速增长）

   elseif ($progress < 0.7) {return 0.3 + (($progress - 0.3) / 0.4) * 0.5;
   }
   

   • 适用范围：当进度在 30%~70%（0.3 ~ 0.7）时
   • 计算逻辑：
     • 基础值 0.3：承接第一阶段的终点
     • 归一化处理：($progress - 0.3) / 0.4（把 0.3~0.7 的范围映射到 0~1）
     • 线性增长：直接乘以 0.5（这部分贡献总增长的 50%）
   • 效果：这一阶段是线性增长，也是整个过程中增长最快的阶段（用 40% 的进度完成 50% 的增长）

3. 第三阶段：后30%进度（减速增长）

   else {return 0.8 + pow(($progress - 0.7) / 0.3, 1.5) * 0.2;
   }
   

   • 适用范围：当进度在 70%~100%（0.7 ~ 1.0）时
   • 计算逻辑：
     • 基础值 0.8：承接前两阶段的总和（30% + 50%）
     • 归一化处理：($progress - 0.7) / 0.3（把 0.7~1.0 的范围映射到 0~1）
     • 用指数函数 pow(x, 1.5) 处理：因为指数 1.5 大于 1，会产生"先慢后快但整体增长减速"的效果
     • 最后乘以 0.2：将结果限制在 0~0.2 范围内（占总增长的 20%）
   • 效果：后期增长放缓，需要推进较多进度才能完成最后的增长

整体增长曲线特点

• 总增长分配：30%（第一阶段） + 50%（第二阶段） + 20%（第三阶段） = 100%
• 增长节奏：慢 → 快 → 慢，符合很多自然和人工过程的增长规律（如学习曲线、项目进度、产品 adoption 等）
• 非线性特征：通过指数函数（0.7 和 1.5）实现了阶段内的非线性增长，比单纯的三段线性更贴近真实情况

这个函数可以用于模拟各种需要非线性增长的场景，如进度条动画、技能熟练度提升、任务完成度计算等。