## 多商品购买如何实现优惠叠加?满减优惠组合算法解析

## 多商品购买如何实现优惠叠加?满减优惠组合算法解析

多商品优惠的算法问题

在处理多商品购买时,需要考虑不同商品之间的优惠叠加情况。本文着重解决满减优惠的组合问题。

回溯算法

算法使用回溯法遍历所有可能的满减组合,并找出总优惠最大的组合。下面是算法的步骤:

  1. 初始化:设置商品总价 total,折扣总额 discount 和优惠组合 compose。
  2. 遍历所有满减优惠:

    • 设满减优惠为 spce。
    • 若 spce.type 为折扣,则直接应用折扣。
    • 若 spce.type 为满减,则将其添加到 disgoodsmap 中,并用 spce 进行分组。
  3. 回溯满减组合:

    • 从 start 开始枚举 composes 中的满减组合。
    • 检查组合的合法性,避免重复使用商品。
    • 计算并记录当前最大的优惠组合和折扣。
  4. 回溯折扣组合:

    • 从 start 开始枚举 composes 中的折扣组合。
    • 计算并记录当前最大的优惠组合和折扣。
  5. 返回结果:返回 total、discount 和 compose。

代码示例(JavaScript

const compute = (goods = []) = {...};
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算法复杂度

算法的时间复杂度受满减优惠的数量和商品数量的影响。最坏情况下,复杂度为 o(2^k * n),其中 k 为满减优惠的数量,n 为商品的数量。

示例

例如,对于以下数据:

商品: * a(10 元,3 个) * b(6 元,6 个) * c(7 元,3 个) * d(7 元,6 个)  满减优惠: * 满 20 减 2 * 满 35 减 6 * 满 28 减 3 * 满 30 减 5
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算法会计算出以下结果:

总价:93.1 折扣:11 组合: * 商品 1、2 使用满 35 减 6,折扣 6 元 * 商品 4 使用满 30 减 5,折扣 5 元
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THE END
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