如何用算法计算多件商品的最佳优惠方案?
时间:2024-10-26 09:36:46 147浏览 收藏
从现在开始,我们要努力学习啦!今天我给大家带来《如何用算法计算多件商品的最佳优惠方案?》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点,如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方,欢迎留言呀!我们一起讨论,一起学习!
多商品优惠计算算法:
问题:
如何计算多件商品的最佳优惠方案,既考虑到每个商品的折扣,又考虑多个商品的满减优惠。
方法:
采用回溯法遍历所有可能性,寻找使用满减优惠后价格最优的组合。
步骤:
计算每个商品的原始总价和折扣后总价:
- 查看每个商品的优惠信息,计算出打折后的价格。
找出所有可能的满减优惠组合:
- 分别对每种满减优惠,查找可以使用该满减优惠的商品组合。
回溯法遍历所有满减优惠组合:
- 对于每个满减优惠组合,递归尝试用该组合进行满减,并计算折扣后的总价。
- 同时,记录每个商品使用的满减优惠和折扣信息。
选择折扣后的总价最优的组合:
- 从所有尝试的满减优惠组合中,选择使用满减优惠后总价最优的组合。
示例代码(javascript):
const compute = (goods = []) => { // 初始化 const discountgoodsmap = new map(); let total = 0; for (let good of goods) { // 计算每个商品的原始总价和折扣后总价 good.totalprice = good.price * good.num; good.totaldisprice = good.totalprice; // 记录每个商品的满减优惠信息 const spcelist = good.spcelist; spcelist.foreach(id => { let spce = tb_spce.find(s => s.id === id); if (spce.type === "折扣" && good.num >= spce.full) { // 打折 good.totaldisprice = math.min(good.totaldisprice, good.totalprice * spce.reduction); } else if (spce.type === "满减") { // 记录满减优惠 let gs = discountgoodsmap.get(spce); if (!gs) { gs = []; discountgoodsmap.set(spce, gs); } gs.push(good); } }); total += good.totaldisprice; } // 找出所有满减优惠组合 const compose = []; discountgoodsmap.foreach((v, k) => { discomposebacktrace(0, v, k.full, k.reduction, [], compose, k.id); }); // 回溯法遍历所有满减优惠组合,寻找最优解 const res = { total: total, discount: 0, compose: [] }; composebacktrace(0, compose, [], new set(), res, 0); // 计算最终折扣后的总价 res.total = res.total - res.discount; return res; };
应用示例:
给定商品列表 tb_goods 和优惠列表 tb_spce,计算商品组合 [{"goodsid": 1, "num": 3}, {"goodsid": 2, "num": 6}, {"goodsid": 3, "num": 3}] 的最佳优惠方案。
结果:
{ "total": 93.1, "discount": 11, "compose": [ [ [1, 6, 28.5, 102], [2, 6, 25.2, 102] ], [[4, 5, 33.6, 104]] ] }
文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《如何用算法计算多件商品的最佳优惠方案?》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。
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