使用方法

fre 主要设计用于与 fzf 交互。对于一般使用，用户将创建一个 shell 钩子，每次当前目录更改时都会添加一个目录。这将开始构建最常使用目录的配置文件。然后，可以使用 fre 作为 fzf 的数据源。我个人使用 fzf 提供的控制-T 绑定，修改为使用 fre 作为输入。以下是一些示例。

基本用法

# Print directories, sorted by frecency, then pipe to fzf
fre --sorted | fzf --no-sort

# Print directories and their associated frecency, sorted by frecency
fre --stat

# Log a visit to a directory
fre --add /home/user/new_dir

# Decrease weight of a directory by 10 visits
fre --decrease 10 /home/user/too_high_dir

# Print directories and the time since they were last visited in hours
fre --stat --sort_method recent

# Print directories and the number of times they've been visited
fre --stat --sort_method frequent

# Purge directories that no longer exist
fre --sorted | while read dir ; do if [ ! -d "$dir" ] ; then fre --delete "$dir";  fi ; done

安装

从源码：git clone https://github.com/camdencheek/fre.git && cargo install --path ./fre

从软件包：cargo install fre

Arch Linux：yay -S fre

macOS：brew install camdencheek/brew/fre

为了与 fzf 的 CTRL-T 集成，请定义以下环境变量：

export FZF_CTRL_T_COMMAND='command fre --sorted'
export FZF_CTRL_T_OPTS='--tiebreak=index'

为了优先使用 fre 的结果，但回退到其他结果，我们可以在将结果发送到 fzf 之前使用 cat 来组合结果。我最喜欢的备选源是 fd (链接)，但更常见的 find 也可以使用。以下选项首先使用 fre 的结果，然后使用当前目录的所有子目录，最后使用主目录中的所有子目录。这是我个人使用的。

export FZF_CTRL_T_COMMAND='command cat <(fre --sorted) <(fd -t d) <(fd -t d . ~)'
export FZF_CTRL_T_OPTS='--tiebreak=index'

Shell 集成

没有看到您的 shell？请随意提交 PR 来添加它！

zsh

(感谢 autojump)

fre_chpwd() {
  fre --add "$(pwd)"
}
typeset -gaU chpwd_functions
chpwd_functions+=fre_chpwd

bash

(感谢 autojump)

在您的 ~/.profile 中

PROMPT_COMMAND="${PROMPT_COMMAND:+$(echo "${PROMPT_COMMAND}" | awk '{gsub(/; *$/,"")}2') ; }"'fre --add "$(pwd)"'

与现有解决方案的比较

我熟悉且在功能上与此最接近的三个项目是 autojump，z shell 插件，以及 fasd 的 d 部分（也许未来还有 f）。

与其他项目的主要区别在于，它依赖于像 fzf 这样的工具来提供任何可靠的目录跳转功能。这是一个有意的选择，坚持 Unix 哲学中的“只做一件事，做好一件事”。

与其他这些软件的主要不同之处在于用于对目录进行排名的算法。 autojump 使用以下公式

def add_path(data, path, weight=10):
    # ...
    data[path] = sqrt((data.get(path, 0) ** 2) + (weight ** 2))
    # ...

仔细观察，它似乎只是在计算一个三角形的斜边，其中一边是前一个权重的长度，另一边是正在添加的权重的长度。这根本不考虑访问时间已过去的时间，这不是很理想，因为我更愿意不将多年前的目录排名很高。

fasd 和 z 都使用类似以下形式的频率函数

function frecent(rank, time) {
    dx = t-time
    if( dx < 3600 ) return rank*4
    if( dx < 86400 ) return rank*2
    if( dx < 604800 ) return rank/2
    return rank/4
}

这可以正常工作，直到您重新访问一个旧目录。然后，突然之间，dx 再次很小，并且所有以前的访问都被重新加权到 rank*4，导致它在排序输出中跳上来。这并不是很理想。我希望能够重新访问一个旧目录一次，而不会弄乱我的目录排名。

fre 使用一种频率算法，其中目录访问的权重随时间衰减。给定一个访问时间列表（粗体 x），目录的频率将类似于以下内容（使用 lambda 作为半衰期，“now”为计算时的当前时间）

通过一点数学魔法，我们实际上不需要存储访问时间向量。只要我们愿意不动态改变半衰期，我们就可以将一切压缩成一个数字。

该算法提供了一种更直观的频率实现，其结果往往更接近我们自然期望的结果。

支持

我在 MacOS 和 Linux 上经常使用它。我写它是为了在 Windows 上也能使用，但我没有对其进行任何测试。请自行承担风险。

稳定性

我已经使用这个工具超过一年，目前没有变化，它做到了我需要的一切。如果这不符合您的需求，我很乐意添加功能或接受更改。

关于算法

该算法将频率和最近使用概念结合成一个可排序的统计数据，称为“frecency”。据我所知，这个术语最初由Mozilla提出，用于描述他们的URL建议算法。实际上，Mozilla已经提出了几乎完全相同的算法，并考虑过使用它来替代Firefox的frecency算法。该算法与缓存替换问题也非常相似，关于其数学原理的更正式处理可以在这篇IEEE文章中找到（抱歉有付费墙）。