剁手党必看——转转红包使用规则与最优组合计算全解析

  • 1、省钱攻略基础之“了解平台红包使用规则”

  • 2、举个栗子

  • 3、最优红包组合计算方法进化过程

    • 3.1、初代“笛卡尔乘积”版

    • 3.2、二代“边算边比较Map聚合”版

    • 3.3、三代“边算边比较数组索引定位”版

  • 4、总结

1、省钱攻略基础之“了解平台红包使用规则”

规则一:红包大类别分为“商品红包”、“叠加券”、“邮费红包”三种。

规则二:每个SKU(同一个商品ID),商品红包、叠加券、邮费红包最多每种使用一张。

规则三:商品红包和叠加券都有可能设定使用门槛金额,门槛金额是商品促销优惠后金额(如果有促销),邮费红包使用门槛基于商品红包和叠加券优惠后金额计算。

规则四:门槛金额高的红包优惠不一定高于门槛低的(虽然大概率如此)。

规则五:绝大多数红包都有使用限制条件,与商品相关的:分类、归属的业务、卖家、包含的服务、特定的商品范围、商品发布时间;与场景相关:终端类型、卖场;与买卖家相关:是否是“新客户”、买卖家是否被风控等等。

规则六:商品红包和叠加券小类分为:满额减和满额折,其中满额折红包又有最大优惠金额如满10元8.8折最多优惠1000元,此时如果商品10000元最多也只能减1000元;邮费红包分为定额红包和免邮红包。

2、举个栗子

在开始计算最大优惠前,我们先举个例子具象化实际场景,此处忽略“规则五”计算过程,直接给出符合红包使用限制的商品与红包关系;由于邮费红包门槛金额基于商品红包和叠加券后金额较为复杂,且不影响最优红包解题思路,此处忽略邮费红包,仅以商品红包为例。

场景如下:

5个商品分别为:P1=10元、P2=20元、P3=30元、P4=40元、P5=50元。

5个商品红包:R1=满10元减5元、R2=满20元减12元、R3=满30元减10元、R4=满90元减60元、R5=满100元减80元。商品与红包的关系如下表格:

3、最优红包组合计算方法进化过程

3.1、初代“笛卡尔乘积”版

首先,将每个红包的可用商品聚合:

R1->P2、P3、P4、P5 R2->P1、P3、P4、P5 R3->P1、P2、P4、P5 R4->P1、P2、P3、P5 R5->P1、P2、P3、P4

将每个红包的可用商品进行排列组合得到下表(黄色为该组合不符合红包门槛):

将上表改写成矩阵:

计算纵列笛卡尔积:

计算各组合红包的优惠情况,按红包优惠金额倒序,取红包最大优惠组合情况, 得到:P5商品使用R2;P1P2P3P4使用R5,得到最大优惠金额80+12=92元。

该版本核心思想:计算出所有商品使用红包的组合情况,并行计算各组合的优惠金额,按优惠金额倒序取最大优惠。存在的问题:商品和红包数量增加时组合数呈指数级增长,计算笛卡尔积时很容易OOM。

3.2、二代“边算边比较Map聚合”版

一代算法最大的问题是将所有组合全部排列好后再进行价格计算和比较,导致内存占用过大;二代算法核心思想是“边排列组合边计算边比较”保留最优解,计算耗时到达规定阈值时停止,取已算组合中的最优。这一代算法中,用到了HashMap作为记录商品使用红包的标记指针,数据结构如下:

//用于记录每个商品上,各大类可用红包的列表
private Map<ERedMetaBigType, List<RedBaseInfoInput>> prodRed = Maps.newHashMap();

//用于记录该商品在各大类红包列表List<RedBaseInfoInput>上使用红包的列表index位置
 private Map<ERedMetaBigType, Integer> pointer = Maps.newHashMap();

指针移动抽象示例(黄色为此轮组合指针位置):

移动一次指针就形成一个新的组合,根据根据标记将使用相同红包的商品“聚合” 如组合2:R5<P1,P2,P3,P4> R3

//使用Map结构记录
Map<ERedMetaBigType, Map<Long, List<EngineInput>>> oneType2RedId2Prods = Maps.newEnumMap(ERedMetaBigType.class);

优点:不需要将所有组合都排列出后再计算比较,超过规定时间可以中断降级处理。缺点:每次移动指针后,都需要使用Map结构将红包商品重新“聚合”后才能计算红包门槛和优惠,频繁生产销毁Map和List对象,GC压力大。

3.3、三代“边算边比较数组索引定位”版

三代主要通过数据结构与虚拟逻辑关系,减少上一代算法大量生成中间临时Map导致GC压力大问题。使用数组Long[] infoArray存储商品列表,此时infoArray数组下标就含有了商品ID的含义,同理,Long[] redArray存储红包列表,redArray数组下标就含有了红包ID的含义。使用byte[][] infoRedRel二维数组用于存储商品红包关系,数组值0表示此轮计算未使用,1表示此轮计算使用,-1表示该商品不可使用此红包。关系数组如下:

拥有这个二维数组后,就可以通过修改这个位数数组的值(不包含-1不可用的),实现红包使用组合的变更。

此时聚合商品不再需要使用Map生成新的结构存储,只需要遍历红包列表数组,根据数组下标去infoRedRel维数组中获取数组值,然后去infoArray取商品即可。

4、总结

本文简述了最优红包组合的整体演进,下表是二代和三代在不同红包总量、商品数量、商品可用红包数量时,200ms完成计算组合数的情况对比(30次均值)如下图:

通过二代三代的对比,我们不难发现,在面对大量计算时除了要注意JVM内存使用情况外(一代FullGC或溢出),还需要关注对象生成销毁的数量与频率,因为在面临大量计算时对象生成和GC也将成为性能瓶颈,三代相较二代,完成计算的组合数在5倍以上,这其间的差距都是因为二代Map对象的生成和销毁。


关于作者

马宝山,  转转交易中台Java开发工程师

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/603495.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

浙大×移动云,携手点亮AI新时代

近年来&#xff0c;中国移动依托强大的算网资源优势&#xff0c;围绕大模型训练、推理和应用三大场景&#xff0c;打造了一站式智算产品体系。该体系旨在为客户提供覆盖资源、平台、应用的AI全链路服务。目前&#xff0c;一站式智算产品体系已在浙江大学智算中心和许昌中原智算…

后端常用技能:基于easy-poi实现excel一对多、多对多导入导出【附带源码】

0. 引言 在业务系统开发中&#xff0c;我们经常遇到excel导入导出的业务场景&#xff0c;普通的excel导入导出我们可以利用 apache poi、jxl以及阿里开源的easyexcel来实现&#xff0c;特别easyexcel更是将excel的导入导出极大简化&#xff0c;但是对于一些负载的表格形式&…

新能源汽车热管理方案现状与未来发展趋势

前言 新能源汽车的热管理技术在提高电池寿命、提高能量利用效率和确保车辆运行安全方面起着至关重要的作用。 一 新能源汽车热管理技术方案 1 电池热管理系统 电池热管理系统是电动汽车中至关重要的一部分&#xff0c;它通过冷却液循环、加热器、散热片等方式控制电池温度&…

【解决Android Studio】cmake报错找不到vulkan包

1 报错信息 CMake Error at D:/Android/project/cmake/3.10.2.4988404/share/cmake-3.10/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:137 (message): Could NOT find Vulkan (missing: Vulkan_LIBRARY) Call Stack (most recent call first): 2. 错误原因 minSdk版本不对&am…

【Linux网络编程】DNS、ICMP、NAT技术、代理服务器+网络通信各层协议总结

DNS、ICMP、NAT技术、代理服务器网络通信总结 1.DNS2.ICMP协议2.1ping命令2.2traceroute命令 3.NAT技术4.NAT和代理服务器5.网线通信各层协议总结 点赞&#x1f44d;&#x1f44d;收藏&#x1f31f;&#x1f31f;关注&#x1f496;&#x1f496; 你的支持是对我最大的鼓励&…

uniapp 小程序图片懒加载组件 ImageLazyLoad

预览图 组件【ImageLazyLoad】代码 <template><viewclass"image-lazy-load":style"{opacity: opacity,borderRadius: borderRadius rpx,background: background,transition: opacity ${time / 1000}s ease-in-out,}":class"image-lazy-loa…

白话机器3:PCA与SVM详细数学原理

一、PCA数学原理 1.数据标准化 首先&#xff0c;需要对原始数据进行标准化处理&#xff0c;使得每个特征的均值为0&#xff0c;方差为1。假设有一个的数据矩阵X&#xff0c;其中每一列是一个样本&#xff0c;每一行是一个特征。 标准化公式如下&#xff1a; 其中&#xff0c;…

Observability:监控与可观察性不同的 3 个原因

作者&#xff1a;来自 Elastic Elastic Observability Team 监控和可观察性通常可以互换使用&#xff0c;但它们并不完全相同。 监控是可观察性的重要组成部分&#xff0c;但可观察性远远超出了传统监控实践的范围。 主要区别&#xff1a;监控从各个组件收集数据 —— 时间和内…

【北京迅为】《iTOP-3588开发板快速烧写手册》-第8章 TF启动

RK3588是一款低功耗、高性能的处理器&#xff0c;适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用&#xff0c;RK3588支持8K视频编解码&#xff0c;内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP&…

PyQt:进度条实现(下载、复制)实时进度显示

一、实现思路 源文件:①被复制的文件&#xff08;一般在客户端自身PC上&#xff09;&#xff1b;②被下载的文件&#xff1b;&#xff08;一般在服务器上&#xff09;。 缓存文件&#xff1a;正在粘贴/下载获取中的文件&#xff0c;粘贴/下载完成前&#xff0c;一般是不完整的…

什么是CE认证?

目录 一、什么是CE认证&#xff1f; 二、CE认证对于企业来说有什么重要性&#xff1f; 三、企业在申请CE认证时&#xff0c;需要满足哪些条件和要求&#xff1f; 一、什么是CE认证&#xff1f; CE认证&#xff0c;即只限于产品不危及人类、动物和货品的安全方面的基本安全要…

鸿蒙内核源码分析(信号消费篇) | 谁让CPU连续四次换栈运行

本篇有相当的难度&#xff0c;涉及用户栈和内核栈的两轮切换&#xff0c;CPU四次换栈&#xff0c;寄存器改值&#xff0c;将围绕下图来说明. 解读 为本篇理解方便&#xff0c;把图做简化标签说明: user:用户空间kernel:内核空间source(…):源函数sighandle(…):信号处理函数&a…

炫酷Chrome:插件大礼包

Chrome浏览器以其强大的功能和丰富的扩展插件库而闻名。 其中&#xff0c;有些插件专为提升用户的浏览体验而设计&#xff0c;例如更换Chrome网页背景图、自定义鼠标点击样式&#xff0c;以及提供便捷的页面跳转工具等。 最近&#xff0c;有一款被称为“宝藏插件包”的工具引…

【软考】模拟考卷错题本2024-05-07

1 项目路径 这里的图没有加载出来&#xff0c;没u哦i关系了。其实主要是的算出最长的路径中包含那些元素即可。这里是蒙圈了&#xff0c;没有考虑到还有更长的。要顾头也顾尾。 2 算法分析-贪心 该问题主要考核的是算法设计策略来达到目标的方式。主要的设计策略有&#xff1a;…

文件加密软件排行榜前四名|好用的四款文件加密软件分享

在数据泄露事件频发的今天&#xff0c;文件加密软件成为了保护个人隐私与企业信息安全的必备工具。 选择一款高效、可靠且易用的加密软件至关重要。 本文精选了当前市场上备受好评的十款文件加密软件&#xff0c;旨在为您在数据保护之旅中提供方向。 1.域智盾 域智盾软件是一…

智慧养老解决方案

PART 1 行业背景及发展趋势 数字看中国人口老龄化 第七次全国人口普查数据显示&#xff0c;我国老年人口总量高达2.64亿人&#xff0c;其中60岁以上人群占比提高至18.7&#xff05;&#xff0c;65岁以上人群占比提高至13.5&#xff05;。 据统计&#xff0c;到2050年&#…

为 Flutter 应用设置主题:ThemeData 和 ColorScheme 指南

在媒体和其他来源中有许多关于这个主题的文章&#xff0c;那么这篇文章的必要性是什么&#xff1f; 在本文中&#xff0c;我计划仅关注 ThemeData 小部件的关键点以及我的开发经验中最常用的参数&#xff0c;并且您将获得有关每个参数如何对您的应用程序执行操作的简要说明。 …

2023年谷歌拒了228万应用,禁了33.3万账号,开发者们应如何应对2024的挑战?

谷歌在上周一公布了去年如何应对恶意应用和恶意行为。 报告指出&#xff0c;去年谷歌在Google Play平台上&#xff0c;通过不断升级安全系统、更新政策规定、运用先进的机器学习技术&#xff0c;以及严格把关应用审核流程&#xff0c;成功阻止了高达228万个不合规的应用程序上架…

人工智能|推荐系统——工业界的推荐系统之重排

一、相似性的度量 基于物品属性标签 基于物品向量表征 ⽤召回的双塔模型学到的物品向量&#xff08;不好&#xff09; 基于内容的向量表征&#xff08;好&#xff09; 二、Maximal Marginal Relevance (MMR) 三、重排的规则 最多连续出现&#x1d458; 篇某种笔记 每&#x…

js如何控制一次只加载一张图片,加载完成后再加载下一张

公众号&#xff1a;程序员白特&#xff0c;欢迎一起交流学习~ 原文&#xff1a;https://juejin.cn/post/7340167256267391012 今天看到一个面试题&#xff0c;是关于img图片加载方面的&#xff0c;有必要记录一下。其实关于这个问题&#xff0c;只要知道图片什么时候加载完成就…
最新文章