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我需要有关棘手问题的专家建议。
场景是:
产品由唯一的 ProductID 标识并具有销售价格。很经典的剧情。该产品还可以有一个或多个折扣。
折扣可以有不同的类型。折扣的一个例子是:
一个订单项只能获得一个折扣,因此一旦一个订单项被打折,它就不能再享受其他折扣了。
Discount-A:购买两件或两件以上即可享受以下任何产品 20% 的折扣
Discount-B:购买产品并获得以下产品 50% 的折扣
购物篮:包含订单项:
计算#1:
计算#2:
这意味着 Discount-A 和 Discount-B 的组合将为客户提供尽可能最好的折扣。
购物篮:包含订单项:
计算#1:
计算#2:
这意味着应用Discount-A 将为客户提供尽可能最好的折扣。
为了计算给定购物篮的最佳折扣,实际上必须评估所有产品组合和这些产品的可用折扣。
通常一个购物篮中有 30-40 个订单项,每个订单项有 0-3 个折扣。
基本上,我一直在寻找一种有效的方法来进行这种计算。
现在我应用折扣的算法是这样的:
但这根本不够,因为它没有尝试不同的订单项/折扣组合。
我一直在四处寻找可以解决此类问题的标准化算法,但到目前为止还一无所获。
希望收到你的来信:)
最佳答案
假设:
然后这个问题就变成了一个叫做 assignment 的问题问题,可以使用 Hungarian algorithm 在 O(n^3) 中得到最佳解决.
您需要计算一个矩阵 M[a,b],其中包含如果对产品 b 使用折扣 a 所节省的钱。 (如果折扣不适用,则将节省的钱设置为 0。)
匈牙利算法将计算为最省钱的产品分配折扣的方式。
如果您没有相同数量的折扣和产品,则添加虚拟折扣(零节省)或虚拟产品(再次零节省),直到折扣数量与产品数量匹配。
关于performance - 电子商务:计算折扣的算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16605357/
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