库存更新算法挑战

随机需求与有限容量下的库存优化:动态规划与(s,S)策略实战 库存管理是供应链与物流领域的核心环节,其核心挑战在于平衡供需不确定性。经典的经济订货批量模型基于确定性需求与无限容量假设,但在实际业务中,需求往往是随机的,仓库容量也存在上限。这催生了随机存贮模型,其本质是一个马尔可夫决策过程,需要通过动态规划等方法求解。该模型的技术价值在于,能够在随机性与硬约束下,找到最小化长期期望总成本(包括订货、持有与缺货成本)的最优策略,从而提升库存周转率并降低运营风险。在应用场景上,它广泛适用于电商仓储、制造业原材料管理及区域配送中心等面临需求波动与空间限制的场合。本文将以一道经 阅读详情

依照一个存着新进货物的二维数组,更新存着现有库存(在 arr1 中)的二维数组. 如果货物已存在则更新数量 . 如果没有对应货物则把其加入到数组中,更新最新的数量. 返回当前的库存数组,且按货物名称的字母顺序排列.

updateInventory() 应该返回一个数组.
updateInventory([[21, "Bowling Ball"], [2, "Dirty Sock"], [1, "Hair Pin"], [5, "Microphone"]], [[2, "Hair Pin"], [3, "Half-Eaten Apple"], [67, "Bowling Ball"], [7, "Toothpaste"]]).length 应该返回一个长度为6的数组.
updateInventory([[21, "Bowling Ball"], [2, "Dirty Sock"], [1, "Hair Pin"], [5, "Microphone"]], [[2, "Hair Pin"], [3, "Half-Eaten Apple"], [67, "Bowling Ball"], [7, "Toothpaste"]]) 应该返回[[88, "Bowling Ball"], [2, "Dirty Sock"], [3, "Hair Pin"], [3, "Half-Eaten Apple"], [5, "Microphone"], [7, "Toothpaste"]].
updateInventory([[21, "Bowling Ball"], [2, "Dirty Sock"], [1, "Hair Pin"], [5, "Microphone"]], []) 应该返回[[21, "Bowling Ball"], [2, "Dirty Sock"], [1, "Hair Pin"], [5, "Microphone"]].
updateInventory([], [[2, "Hair Pin"], [3, "Half-Eaten Apple"], [67, "Bowling Ball"], [7, "Toothpaste"]]) 应该返回[[67, "Bowling Ball"], [2, "Hair Pin"], [3, "Half-Eaten Apple"], [7, "Toothpaste"]].
updateInventory([[0, "Bowling Ball"], [0, "Dirty Sock"], [0, "Hair Pin"], [0, "Microphone"]], [[1, "Hair Pin"], [1, "Half-Eaten Apple"], [1, "Bowling Ball"], [1, "Toothpaste"]]) 应该返回[[1, "Bowling Ball"], [0, "Dirty Sock"], [1, "Hair Pin"], [1, "Half-Eaten Apple"], [0, "Microphone"], [1, "Toothpaste"]].

考察知识点1.数组删除元素slice2.字符串比较localeCompare3.数组排序sort

function updateInventory(arr1, arr2) {
// All inventory must be accounted for or you're fired!
  for(var i=0;i<arr2.length;i++){
    if(arr2[i].length<2){
      arr2.slice(i,1);
      continue;
    }
    var flag =true;
    for(var j=0;j<arr1.length;j++){
       if(arr1[j].length<2){
      arr1.slice(i,1);
      continue;
    }
      if(arr1[j][1]===arr2[i][1])
        {
          arr1[j][0]+=arr2[i][0];
          flag=false;
          break;
        }
    }
    if(flag){
      arr1.push(arr2[i]);
    }
  }
 
  arr1.sort(function (x, y) {//比较函数
    return x[1].localeCompare(y[1]);
});
return arr1;
}

// Example inventory lists
var curInv = [
[21, "Bowling Ball"],
[2, "Dirty Sock"],
[1, "Hair Pin"],
[5, "Microphone"]
];

var newInv = [
[2, "Hair Pin"],
[3, "Half-Eaten Apple"],
[67, "Bowling Ball"],
[7, "Toothpaste"]
];

updateInventory([[0, "Bowling Ball"], [0, "Dirty Sock"], [0, "Hair Pin"], [0, "Microphone"]], [[1, "Hair Pin"], [1, "Half-Eaten Apple"], [1, "Bowling Ball"], [1, "Toothpaste"]]);

库存规划算法设计及其实现 Rinky Dink公司作为一家专门制造溜冰场冰面修整设备的公司,面临着月需求量不断变化的挑战。为了有效应对这种需求波动并控制成本,公司需要设计一个库存规划算法,以在满足所有需求的前提下最小化成本。该算法需要考虑全职员工的生产能力、兼职员工的雇用成本以及库存成本。 阅读详情

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莫卢俊德
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