Skip to content

nyrf/sku-algorithm

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

8 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

title
商品多规格选择-sku算法

商品多规格选择-前端 sku 算法

sku.png

相信大家看到这张图片就知道我们这篇文章要讲什么了,没错就是-商品多规格选择的解法。

近来在掘金上面看见大家都在研究“商品多规格选择”的问题,例如晨曦大佬前端电商 sku 的全排列算法很难吗?学会这个套路,彻底掌握排列组合。 在这篇文章里面,大佬写明了如何实现sku的全排列,思路非常的棒,但是并没有紧贴业务场景。真正的业务场景是,我们要根据用户每一次选择的规格,找出剩下可选的规格和不可选的规格,表现在前端页面上:就是将不可选的规格置灰,也就是如下效果(可以点击这里查看最终效果):

sku.gif

那么今天我们就来讲讲这个问题的一个解决方法,要讲明白很难,但是我相信你看了这篇文章之后,sku就再也难不倒你了。

什么是 sku

在介绍具体解法之前,我们先来介绍一下什么是sku? sku是会计学中的一个名词,被称作库存单元。说人话?简单来讲就是,我们上图 👆 中每一个单规格选项,例如深空灰色64G,都是一个规格(sku)。商品和sku属于一对多的关系,也就是我们可以选择多个sku来确定到某个具体的商品:

商品.png

业务场景

可以这么说,只要是做电商类相关的产品,比如购物 APP、购物网站等等,都会遇到这么一个场景,每个商品对应着多个规格,用户可以根据不同的规格组合,选择出自己想要的产品。我们自己在生活中也会经常用到这个功能,然而就是这样一个简单的功能,却难倒了很多小伙伴。

笔者也是一样,刚开始遇到这个场景,笔者觉得应该一个下午就能搞定,完美收工,奈何还是太过于年轻,搞了差不多两天,在网上查阅了很多相关的文章和资料,但是不得其解,最后没有办法,只能硬着头皮采用暴力求解(也就是不断循环)的方法来解决的,时间复杂度贼高,达到了O(m*n)也就是O(n²),这种实现方法其实也不是不行(能跑就行),对吧。但是后来笔者发现,当一个商品的规格非常非常多、并且用户的设备性能不是那么好的情况下,那么这种实现方式就会导致运行时间过长,表现在页面上就是:当用户点击了一个规格,会有明显的卡顿,那怎么行,客户都流失了,老板还怎么买法拉利 🤔️?所以笔者又开始了研究。

一个偶然的机会,笔者在逛知乎的时候,看到了有人在讨论,这个数据结构,突然灵光一现,貌似咱们的多规格选择也可以用图来作求解方法,后来一尝试,还真的可行。而且时间复杂度只有O(n),简直完美。所以我们下面来介绍一下,什么是?相信大学学过数据结构与算法的同学都应该知道,不过应该已经忘得一干二净了。

什么是图

其实是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系:

图.jpg

通常有如下分类:

  • 分为有向图和无向图

  • 分为有权图和无权图

好了知道这两个概念就差不多了,当然如果想了解更多图多概念,请看这里

那么我们需要用到的是无向图,什么是无向图呢,就像这样:

无向图.png

两个顶点之间如果有连线,则表示这两个顶点是互通的。小伙伴们看到这里可能会懵逼了,说了这么多,好像跟我们要解决的问题没关系啊。小伙伴们现在想一想:用户在选择规格的时候,肯定是没有先后顺序的,假设我们现在把每种规格看作是无向图的一个顶点的话,我们可以根据这些单项规格的组合规格,就可以画出一个像上图一样的无向图

邻接矩阵

假设我们已经画出了如上 👆 的无向图,那么我们如何将这个图用咱们的代码来表示呢?这里就用到了邻接矩阵

邻接矩阵其实是《线性代数》里面的概念,相信很多小伙伴都不会陌生,我们在代码中,表示它的方法是用一个n x n的二维数组来抽象邻接矩阵。让我们来把上面 👆 这个无向图用邻接矩阵(二维数组)表示出来:

邻接矩阵.png

很显然,如果两个顶点互通(有连线),那么它们对应下标的值则为 1,否则为 0。

好了,下面开始逐步都是高能,请小伙伴们认真观看。

假设现在我们有如下规格列表:

specList: [
  { title: "颜色", list: ["红色", "紫色"] },
  { title: "套餐", list: ["套餐一", "套餐二"] },
  { title: "内存", list: ["64G", "128G", "256G"] },
];

可供选择的规格组合有:

specCombinationList: [
    { id: "1", specs: ["紫色", "套餐一", "64G"] },
    { id: "2", specs: ["紫色", "套餐一", "128G"] },
    { id: "3", specs: ["紫色", "套餐二", "128G"] },
    { id: "4", specs: ["红色", "套餐二", "256G"] }
  ],

首先,我们根据specList知道:我们有“颜色”、“套餐”、“内存”三种规格类别。分别有红色紫色套餐一套餐二64G128G256G这些单项规格。每个单项规格作为一个顶点,所以就有如下顶点:

顶点.png

然后我们根据specCombinationList,我们可以知道,哪些规格的组合是可选的。好了我们要开始画图了。

根据{ id: "1", specs: ["紫色", "套餐一", "64G"] },我们可以画出:

开始画图.png

接下来依葫芦画瓢:我们可以根据specCombinationList剩下的数据画出如下的图:

规格组合.png

好了,我们已经根据specCombinationList(也就是可选规格组合)将我们的规格无向图画完了。现在我们来模拟一下用户的选择:

specCombinationList: [
    { id: "1", specs: ["紫色", "套餐一", "64G"] },
    { id: "2", specs: ["紫色", "套餐一", "128G"] },
    { id: "3", specs: ["紫色", "套餐二", "128G"] },
    { id: "4", specs: ["红色", "套餐二", "256G"] }
  ],

假设用户先选择了紫色、根据data,我们发现套餐一套餐二64G128G是可选的,这个时候我们发现一个问题:显然跟紫色同级的红色其实也是可选的。所以这个图其实我们还没有画完。所以相同类型的规格其实是应该连接起来的:

全部规格.png

好了,无向图画好了,现在我们将它映射到邻接矩阵上面(这一步强烈建议小伙伴们拿出纸笔来一起画一画):

顶点邻接矩阵.png

到了这一步,恭喜你,你已经懂了一大半了 👏。

好了,到这我们就可以公布最终结论了:

  • 当用户初次进入该页面时,所有的规格均可选:

都可选.png

  • 当用户选择了某个顶点后,当前顶点所有可选项均被找出(即是当前顶点所在列值为 1 的顶点):

选择一项.png

  • 选取多个顶点时,可选项是各个顶点邻接点的交集:(即是选中顶点所在列的交集)

多个顶点交集.png

代码实现

说真的,我觉得小伙伴们看明白了我上面 👆 这些讲解,相信你已经完全懂了该如何实现“多规格选择”算法了。不过有句话叫做:光说不练假把式!那下面我们就一起来捋一捋,用代码如何实现吧,笔者这里用的前端框架是react,明白思路了,用什么框架都一样的哦。

这里先说下思路:

1、根据规格列表(specList)创建邻接矩阵(数组)

2、根据可选规格组合(specCombinationList)填写顶点的值

3、获得所有可选顶点,然后根据可选顶点填写同级顶点的值

创建邻接矩阵

首先,我们需要提供一个类来创建邻接矩阵。一个邻接矩阵,首先需要传入一个顶点数组:vertex,需要一个用来装邻接矩阵的数组:adjoinArray。刚刚我们上面说到了,这个类还必须提供计算并集交集的方法:

export type AdjoinType = Array<string>;

export default class AdjoinMatrix {
  vertex: AdjoinType; // 顶点数组
  quantity: number; // 矩阵长度
  adjoinArray: Array<number>; // 矩阵数组

  constructor(vertx: AdjoinType) {
    this.vertex = vertx;
    this.quantity = this.vertex.length;
    this.adjoinArray = [];
    this.init();
  }
  // 初始化数组
  init() {
    this.adjoinArray = Array(this.quantity * this.quantity).fill(0);
  }

  /*
   * @param id string
   * @param sides Array<string>
   *  传入一个顶点,和当前顶点可达的顶点数组,将对应位置置为1
   */
  setAdjoinVertexs(id: string, sides: AdjoinType) {
    const pIndex = this.vertex.indexOf(id);
    sides.forEach((item) => {
      const index = this.vertex.indexOf(item);
      this.adjoinArray[pIndex * this.quantity + index] = 1;
    });
  }

  /*
   * @param id string
   * 传入顶点的值,获取该顶点的列
   */
  getVertexCol(id: string) {
    const index = this.vertex.indexOf(id);
    const col: Array<number> = [];
    this.vertex.forEach((item, pIndex) => {
      col.push(this.adjoinArray[index + this.quantity * pIndex]);
    });
    return col;
  }

  /*
   * @param params Array<string>
   * 传入一个顶点数组,求出该数组所有顶点的列的合
   */
  getColSum(params: AdjoinType) {
    const paramsVertex = params.map((id) => this.getVertexCol(id));
    const paramsVertexSum: Array<number> = [];
    this.vertex.forEach((item, index) => {
      const rowtotal = paramsVertex
        .map((value) => value[index])
        .reduce((total, current) => {
          total += current || 0;
          return total;
        }, 0);
      paramsVertexSum.push(rowtotal);
    });
    return paramsVertexSum;
  }

  /*
   *  @param params Array<string>
   * 传入一个顶点数组,求出并集
   */
  getCollection(params: AdjoinType) {
    const paramsColSum = this.getColSum(params);
    let collections: AdjoinType = [];
    paramsColSum.forEach((item, index) => {
      if (item && this.vertex[index]) collections.push(this.vertex[index]);
    });
    return collections;
  }

  /*
   *  @param params Array<string>
   * 传入一个顶点数组,求出交集
   */
  getUnions(params: AdjoinType) {
    const paramsColSum = this.getColSum(params);
    let unions: AdjoinType = [];
    paramsColSum.forEach((item, index) => {
      if (item >= params.length && this.vertex[index]) unions.push(this.vertex[index]);
    });
    return unions;
  }
}

有了这个类,接下来可以创建一个专门用于生成商品多规格选择的类,它继承于AdjoinMatrix

创建多规格选择邻接矩阵

我们这个多规格选择的邻接矩阵,需要提供一个查询可选顶点的方法:getSpecscOptions

import AdjoinMatrix from "./adjoin-martix";
import { AdjoinType } from "./adjoin-martix";
import { SpecCategoryType, CommoditySpecsType } from "../redux/reducer/spec-reducer";

export default class SpecAdjoinMatrix extends AdjoinMatrix {
  specList: Array<CommoditySpecsType>;
  specCombinationList: Array<SpecCategoryType>;

  constructor(specList: Array<CommoditySpecsType>, specCombinationList: Array<SpecCategoryType>) {
    super(specList.reduce((total: AdjoinType, current) => [...total, ...current.list], []));
    this.specList = specList;
    this.specCombinationList = specCombinationList;
    // 根据可选规格列表矩阵创建
    this.initSpec();
    // 同级顶点创建
    this.initSameLevel();
  }

  /**
   * 根据可选规格组合填写邻接矩阵的值
   */
  initSpec() {
    this.specCombinationList.forEach((item) => {
      this.fillInSpec(item.specs);
    });
  }
  // 填写同级点
  initSameLevel() {
    // 获得初始所有可选项
    const specsOption = this.getCollection(this.vertex);
    this.specList.forEach((item) => {
      const params: AdjoinType = [];
      // 获取同级别顶点
      item.list.forEach((value) => {
        if (specsOption.includes(value)) params.push(value);
      });
      // 同级点位创建
      this.fillInSpec(params);
    });
  }
  /*
   * 传入顶点数组,查询出可选规格
   * @param params
   */
  getSpecscOptions(params: AdjoinType) {
    let specOptionCanchoose: AdjoinType = [];
    if (params.some(Boolean)) {
      // 过滤一下选项
      specOptionCanchoose = this.getUnions(params.filter(Boolean));
    } else {
      // 所有可选项
      specOptionCanchoose = this.getCollection(this.vertex);
    }
    return specOptionCanchoose;
  }

  /**
   *
   * @param {*} params [key, key]
   */
  fillInSpec(params: AdjoinType) {
    params.forEach((param) => {
      this.setAdjoinVertexs(param, params);
    });
  }
}

页面渲染

好了到了这一步,我们已经可以在页面中使用这两个类了:

import React, { useState, useMemo } from "react";
import { useSelector } from "react-redux";
import { RootState } from "../redux/reducer/root-reducer";
import SpecAdjoinMatrix from "../utils/spec-adjoin-martix";
import "./spec.css";
const classNames = require("classnames");

const Spec: React.FC = () => {
  const { specList, specCombinationList } = useSelector((state: RootState) => state.spec);
  // 已选择的规格,长度为规格列表的长度
  const [specsS, setSpecsS] = useState(Array(specList.length).fill(""));

  // 创建一个规格矩阵
  const specAdjoinMatrix = useMemo(() => new SpecAdjoinMatrix(specList, specCombinationList), [specList, specCombinationList]);
  // 获得可选项表
  const optionSpecs = specAdjoinMatrix.getSpecscOptions(specsS);

  const handleClick = function(bool: boolean, text: string, index: number) {
    // 排除可选规格里面没有的规格
    if (specsS[index] !== text && !bool) return;
    // 根据text判断是否已经被选中了
    specsS[index] = specsS[index] === text ? "" : text;
    setSpecsS(specsS.slice());
  };

  return (
    <div className="container">
      {specList.map(({ title, list }, index) => (
        <div key={index}>
          <p className="title">{title}</p>
          <div className="specBox">
            {list.map((value, i) => {
              const isOption = optionSpecs.includes(value); // 当前规格是否可选
              const isActive = specsS.includes(value); // 当前规格是否被选
              return (
                <span
                  key={i}
                  className={classNames({
                    specOption: isOption,
                    specAction: isActive,
                    specDisabled: !isOption,
                  })}
                  onClick={() => handleClick(isOption, value, index)}
                >
                  {value}
                </span>
              );
            })}
          </div>
        </div>
      ))}
    </div>
  );
};

export default Spec;

好了,打完收工了,如果有小伙伴想看实现效果,可以查看这里,如果有小伙伴想把代码拉到本地看看,那么请点击这里

总结

实践证明:大学学的东西是真的有用的。我们通过,解决了商品多规格选择的难题。在求解可选规格的时候,时间复杂度由原来的O(n²)变成了O(n)。不过值得一提的是,采用邻接矩阵来存储,空间复杂度就变成了O(n²)了,同时也存在浪费空间的问题,但是肯定不止有邻接矩阵这一种存储方法,我们还可以用链表来存储,小伙伴们可以自己去试一试。另外如果用链表来存储图,空间复杂度会变低,但是时间复杂度会变高,具体如何选择,就看小伙伴们自己权衡了。

以后遇到这个需求,小伙伴们肯定是分分钟实现,提早下班。

我是觉非,码字不易,如果你觉得这篇文章对你有用的话,请给个赞吧!!

About

商品多规格选择-sku算法

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • TypeScript 81.5%
  • HTML 9.7%
  • CSS 8.8%