<think>好的，我需要解决用户的问题：使用Groovy计算近2年内连续14天内订单的商家去重后的最大条数。首先，我得理解用户的需求。用户有一个订单表，包含订单时间（order_datetime）和商家ID（比如user_id），他们希望找出在任意连续14天的窗口内，不同商家的数量的最大值。
首先，我需要考虑如何获取近两年的数据。根据用户提供的SQL表结构引用[^2]，订单表中有order_datetime字段，所以应该先查询最近两年的数据。Groovy通常与数据库交互，可能需要使用SQL查询来获取这部分数据。
接下来是处理时间窗口。连续14天的滑动窗口，这意味着需要检查每个可能的14天区间，并计算该区间内的去重商家数。但直接遍历所有可能的窗口可能效率很低，尤其是数据量大的时候。需要考虑优化方法，比如先按天聚合，再计算滑动窗口的总和。
不过，用户提到要使用Groovy实现算法，可能需要将数据加载到内存中处理。首先，从数据库查询近两年的订单数据，按天分组，统计每天的独立商家数。然后，使用滑动窗口的方法，计算每14天的累计去重商家数。这里可能需要处理日期间隔，并合并相邻天的数据。
但是，直接按天聚合可能不准确，因为同一个商家可能在一天内有多个订单，但只需要计数一次。因此，正确的步骤应该是先按天对商家进行去重，然后统计每天的去重商家数，再进行滑动窗口求和。
另一个考虑是如何处理日期范围内的连续性问题。例如，如果有14天内的数据，但中间某天没有订单，是否需要补零？或者只考虑有数据的日期？这可能影响最终结果。用户的需求是“连续14天”，所以即使中间某些天没有数据，窗口仍然是连续的14天，但实际计算时需要包含这些天，可能计数为零。不过，用户的问题中可能希望找到实际存在的连续14天中有数据的最大商家数，所以可能需要滑动窗口覆盖所有可能的连续14天段，即使中间有缺失天数，但窗口内的天数总和为14天。
或者，用户可能指的是任意14天的时段，不一定是日历上连续的，但这里根据常见需求，应该是滑动窗口的连续14天。例如，从第1天到第14天，第2天到第15天，依此类推，每个窗口内商家数的去重计数，找出最大值。
实现步骤可能如下：
1. 从数据库获取近两年的所有订单记录，包括order_datetime和user_id。
2. 将数据按user_id和日期（按天）分组，去重，得到每个日期对应的不同商家数。
3. 或者，更准确的是，先对每个订单按日期和user_id去重，得到每天存在的商家列表。
4. 然后，按日期排序，生成一个时间序列，记录每个日期的去重商家数。
5. 使用滑动窗口算法，窗口大小为14天，计算每个窗口内的去重商家总数。但这里需要注意的是，如果同一个商家在窗口内的多个日期出现，应该只计数一次。因此，不能简单地将每天的数量相加，而是需要合并整个窗口内的所有商家并去重。
这可能导致较高的计算复杂度，尤其是当数据量大时。因此，可能需要优化，例如使用前缀和或位图等方法，但Groovy可能在这方面效率有限。
另一种思路是：首先收集所有商家的每个订单的日期，然后对于每个商家，找到其所有订单日期，并检查这些日期是否存在于某个14天窗口内。但这样可能需要更复杂的处理。
不过，正确的做法应该是：将每个订单的日期和user_id提取出来，然后按user_id分组，收集其所有订单日期。然后，对于每个商家，找出是否存在至少一个订单在某个14天的窗口内，从而确定该商家是否属于该窗口。然后，统计每个窗口内的商家数量。
但这种方法可能需要遍历所有可能的窗口，并对每个窗口检查有多少商家至少有一个订单在其中。对于大数据量来说，这显然效率很低，因为窗口数量是O(N)（N为天数），而每个窗口需要遍历所有商家。
因此，可能需要更高效的方法。例如，将所有商家的所有订单日期排序，然后对于每个商家，确定其参与的窗口。例如，如果一个商家在日期D有订单，则他会计入所有包含D的14天窗口。因此，每个商家的参与窗口是从其最早的订单日期到最晚的订单日期加上13天。然后，对于每个商家，将这些窗口标记，并统计每个窗口的计数。但这种方法需要处理大量的区间标记，可能使用线段树或差分数组的方法。
不过，这样的算法复杂度可能较高，对于Groovy来说可能不太适合处理大数据量。因此，可能需要优化，或者假设数据量不大，可以在内存中处理。
或者，换一种思路：找出所有可能的14天窗口，计算每个窗口内的不同商家数，然后取最大值。这需要遍历每个可能的窗口，对于每个窗口查询有多少不同的商家在该窗口内有订单。
但这样的方法在SQL中可能更高效，例如使用窗口函数。但用户要求用Groovy实现，所以可能需要将数据加载到内存后处理。
可能的步骤：
1. 查询近两年的所有订单，取出order_datetime和user_id，转换为本地数据结构。
2. 将每个订单的日期转换为本地日期对象，并存储每个user_id对应的所有订单日期。
3. 对于每个user_id，将其所有订单日期排序，并找到其覆盖的日期范围。
4. 生成所有可能的14天窗口（从最早日期到最晚日期-13天），然后对于每个窗口，统计有多少个user_id在该窗口内有至少一个订单。
但这样的计算量很大，因为每个窗口需要检查所有商家是否有订单在其中。假设有M个商家，N个窗口，复杂度是O(M*N)。如果M和N都很大，这可能会很慢。
可能的优化方法是，对于每个商家的所有订单日期，确定该商家参与的窗口，然后为这些窗口的计数加1。例如，对于某个商家，他的订单日期按排序后是d1, d2, ..., dn。对于每个di，该商家参与的窗口是那些窗口的开始日期在 [di -13天, di] 之间。因此，该商家为所有这样的窗口贡献一个计数。然后，可以使用差分数组来记录每个窗口的计数变化，最后计算最大值。
这种方法的时间复杂度是O(M*K)，其中K是每个商家的平均订单数，可能更高效。
具体步骤：
1. 收集所有订单的日期和user_id，去重，得到每个商家的所有订单日期（去重，每个商家在每个日期最多出现一次）。
2. 将所有商家的订单日期排序。
3. 对于每个商家，遍历其每个订单日期d，确定该日期d可以影响哪些窗口。一个窗口由它的开始日期start和结束日期start+13天组成。日期d属于该窗口当且仅当 start <= d <= start+13天。因此，所有可能的start的范围是 d-13天 <= start <= d。对于每个这样的start，该窗口的计数加1。
4. 使用差分数组（或称为前缀和数组）来记录每天作为窗口开始日期的计数变化。例如，创建一个数组diff，其中diff[start] += 1，diff[start+14] -= 1。然后计算前缀和，得到每个start对应的窗口的商家数。
5. 最后，遍历所有可能的start，找到最大的前缀和，即为最大的连续14天窗口内的去重商家数。
这种方法的关键在于如何高效地处理每个商家对窗口的影响。例如，对于每个日期d，对应的窗口开始日期范围是max(最早可能的开始日期, d - 13天)到d。然后，将这些开始日期在diff数组中标记+1，并在结束位置标记-1。之后，计算前缀和，最大值即为所求。
但需要考虑日期的表示方式，例如将日期转换为自某个起点（如最早日期）的天数偏移，这样可以方便地处理数组索引。
具体实现步骤：
1. 从数据库获取所有订单的order_datetime和user_id，去重，得到每个user_id在每个日期是否有订单。
2. 收集所有出现的日期，找到最早和最晚的日期。确保覆盖近两年，但用户可能已经限定了查询近两年，所以可以假设日期范围在两年内。
3. 将日期转换为从某个基准日（如最早日期）开始的天数偏移，例如dateOffset = (date - baseDate).days。
4. 对于每个商家，收集其所有唯一的订单日期偏移。
5. 对于每个商家的每个日期偏移d，确定影响的窗口开始范围：start_min = max(0, d - 13)（因为窗口是14天，所以开始日期为d-13时，结束日期是d+0，即刚好包含d）。start_max = d。
因此，该商家在日期d会影响所有start从start_min到start_max的窗口。
6. 在差分数组diff中，对start_min到start_max +1（因为start_max是d，窗口开始于start_max，结束于start_max +13天，所以该窗口包含d）的范围进行+1操作。但由于差分数组的处理方式，应该在diff[start_min] +=1，diff[start_max +1] -=1。
7. 处理完所有商家后，计算前缀和数组，得到每个start对应的窗口的商家数。
8. 找出前缀和数组中的最大值，即为所求的最大去重商家数。
需要注意的是，日期偏移可能超过两年（730天），但近两年可能最多730天，所以数组的大小为730 -13 = 717（因为最大的start是730-14=716天？需要确认日期范围）。
此外，如果用户的数据跨度为两年，那么最大的日期偏移可能为729天（假设两年是730天，闰年可能不同，但这里可以简化处理）。因此，最大的start是729 -13 = 716天。所以差分数组需要处理到716 +14 = 730的位置？
另外，当处理每个商家的日期d时，start_min可能为d-13，但必须不小于整个日期范围的最小start（即0）。如果d-13 <0，则start_min=0。start_max是d，但必须不超过最大可能的start（即last_day -13，其中last_day是整个日期范围的最大天数偏移）。例如，如果整个日期范围是T天（从0到T-1），则最大的start是T-14天，否则窗口会超出数据范围。但用户的问题可能允许窗口部分超出，比如近两年内的数据，但窗口可能在两年内的任何连续14天，即使部分数据在两年之外？不过根据问题描述，应该只考虑近两年内的订单，因此窗口的结束日期不能超过近两年的最后一天。例如，如果最近日期是D，则窗口的结束日期为D，开始日期是D-13天。因此，最大的start是D-13天。
这可能需要更精确的处理，例如确定整个日期范围，并确保窗口的结束日期不超过最大日期。
例如，假设近两年的数据日期范围从start_date到end_date，那么有效的窗口是那些窗口的开始日期满足 start_date <= start <= end_date -13 days。因此，在计算时，需要将窗口限制在这个范围内，否则可能会有窗口超出数据范围，导致实际数据不足14天。
但用户的问题可能需要考虑所有可能的连续14天窗口，即使窗口部分超出近两年（但根据查询条件，只取近两年的数据，所以窗口中的订单都属于这两年）。因此，需要确保窗口的开始和结束都在近两年内，或者在窗口内的订单都属于近两年。但可能用户的需求是窗口必须在近两年内，因此需要调整。
这部分可能需要更多的信息，但用户可能希望统计在近两年内的所有可能的连续14天窗口，不管窗口是否完全包含在近两年内，只要窗口中的订单属于近两年。或者，可能用户希望窗口完全在近两年内。需要明确这一点，但根据问题描述，可能需要假设窗口必须在近两年内，因此开始日期不能早于近两年的开始日期，且结束日期不能晚于近两年的结束日期。
不过，在实现中，可能只需要处理所有可能的窗口，而由于数据已经被限制在近两年，所以窗口中的订单自然属于该时间段。
回到算法实现：
在Groovy中，可以按照以下步骤实现：
1. 查询数据库，获取近两年内的所有订单的order_datetime和user_id，去重，得到每个商家在每个日期的出现情况。例如，使用SQL查询：
SELECT DISTINCT user_id, DATE(order_datetime) as order_date FROM t_order_dt WHERE order_datetime >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 2 YEAR);
这会得到每个user_id和对应的日期，去重后的结果。
2. 将查询结果存储在Groovy的列表中，例如一个列表，每个元素是[user_id, order_date]。
3. 收集所有唯一的order_date，并确定日期范围。找到最小日期（min_date）和最大日期（max_date）。
4. 计算所有可能的窗口开始日期，即从min_date到max_date -13 days。
5. 对于每个商家，收集其所有唯一的order_date，并按日期排序。
6. 对于每个商家的每个order_date，确定该日期可以影响的窗口范围。例如，窗口开始日期可以是该日期减去13天到该日期的当天。例如，如果日期是d，则窗口的start_date从d-13到d，共14天（包括d作为结束日期？需要确认窗口的定义。例如，14天的窗口是start_date到start_date +13 days，共14天）。
例如，一个窗口定义为[start_date, start_date +13 days]，包含14天。因此，一个日期d属于该窗口当且仅当 start_date <= d <= start_date +13 days。
所以，对于日期d，对应的窗口的start_date的范围是：从d -13 days（如果>= min_date）到 d的start_date，但必须保证窗口的结束日期（start_date +13） <= max_date。
这一步可能需要处理边界条件。
然后，对于每个d，影响的start_date范围是：
start_min = max( d -13 days, min_window_start )
start_max = min( d, max_window_start )
其中，min_window_start是整体的最小窗口开始日期（即min_date），max_window_start是整体的最大窗口开始日期（即max_date -13 days）。
这样，每个d对应的有效start_date范围是start_min到start_max。
然后，对于每个商家的每个d，将对应的start_min到start_max的窗口计数加1。但为了避免重复计算同一个商家在同一个窗口中出现多次，需要确保每个商家在每个窗口只计数一次，即使他在该窗口内有多个订单日期。
因此，正确的做法是：对于每个商家，找出其所有订单日期，并确定该商家参与的窗口。然后，每个窗口只计数一次该商家，无论他在窗口中有多少天有订单。
因此，正确的处理方式是，对于每个商家，找到所有窗口的start_date，其中该商家在[start_date, start_date+13]内有至少一个订单日期。然后，每个这样的start_date的计数加1（但每个商家每个窗口只加一次）。
因此，问题转化为：对于每个商家，找到所有窗口的start_date，使得该商家的订单日期中存在至少一个日期d满足 start_date <= d <= start_date+13。
这等价于，该商家的所有订单日期覆盖的日期区间与窗口的日期区间有交集。
要找出所有这样的start_date，对于该商家的所有订单日期，合并他们的覆盖的start_date范围，然后将这些start_date的计数加1。
但如何高效计算每个商家覆盖的start_date范围？
例如，一个商家的订单日期是多个离散的日期，每个日期d_i覆盖的start_date范围是 [d_i-13, d_i]。所有这些范围的并集是该商家覆盖的所有start_date。
因此，需要将这些范围合并，得到不重叠的区间，然后对每个区间的start_date在diff数组中加1。
例如，假设一个商家的订单日期为d1, d2, d3，那么每个di对应的start_date范围是 [di-13, di]。合并这些区间后，得到可能连续的区间，例如 [a1, b1], [a2, b2], ...，然后对每个这样的区间，在diff数组中从a1到b1执行diff[a1] +=1，diff[b1+1] -=1，依此类推。
合并区间的方法是先将所有区间按起始排序，然后合并重叠或相邻的区间。
因此，针对每个商家，需要：
1. 收集所有订单日期d_i，转换为start_date范围 [d_i-13, d_i]。
2. 合并这些区间，得到合并后的区间列表。
3. 对每个合并后的区间 [s, e]，在diff数组中执行diff[s] +=1，diff[e+1] -=1。
这种方法确保每个商家在每个窗口start_date只被计数一次，无论他有多少个订单日期落在该窗口中。
这似乎是正确的，但需要处理大量的区间合并操作，尤其是当商家的订单日期较多时。
在Groovy中，处理区间合并是可行的，但需要注意性能问题。
现在，具体实现步骤：
1. 从数据库获取数据，去重，得到每个商家的所有订单日期。
2. 将日期转换为从基准日（如min_date）的天数偏移。
3. 计算min_window_start = min_date对应的天数偏移。
max_window_start = (max_date -13 days)对应的天数偏移。
注意：如果max_date -13 days早于 min_date，则max_window_start = min_date。
4. 对于每个商家：
a. 收集其所有订单日期偏移d_list。
b. 为每个d，生成区间 [d-13, d]，但需要约束在[min_window_start, max_window_start]范围内。
即，start = max(d-13, min_window_start)
end = min(d, max_window_start)
如果start > end，则该d对应的区间无效，跳过。
c. 收集所有有效的区间。
d. 合并这些区间：按start排序，然后合并重叠或相邻的区间。
e. 对每个合并后的区间 [s, e]，在diff数组中执行：
diff[s] +=1
if (e+1 <= max_window_start_offset) {
diff[e+1] -=1
}
5. 处理完所有商家后，计算前缀和数组，找到最大值。
这似乎是一个可行的方案。现在，如何在Groovy中实现这些步骤？
首先，处理日期转换：
假设min_date是近两年内的最早日期，max_date是最近日期。将每个日期转换为相对于min_date的天数偏移。例如：
def baseDate = minDate
def dateOffset = (date - baseDate).days
然后，max_window_start = (max_date - 13).toDate()
但需要确保max_window_start >= min_date，否则设为 min_date.
接着，计算max_window_start_offset = (max_window_start - baseDate).days
对于每个商家的订单日期d_list:
将每个d转换为d_offset，然后生成区间：
ranges = d_list.collect { d_offset ->
start = Math.max(d_offset -13, min_window_start_offset)
end = Math.min(d_offset, max_window_start_offset)
if (start > end) null
else [start, end]
}.findAll { it != null }
然后合并这些区间：
merged = mergeRanges(ranges)
合并函数mergeRanges的实现：
def mergeRanges(List ranges) {
if (ranges.isEmpty()) return []
// 按start排序
ranges.sort { a, b -> a[0] <=> b[0] }
def merged = [ranges[0]]
for (i in 1..<ranges.size()) {
def current = ranges[i]
def last = merged.last()
if (current[0] <= last[1] +1) { // 允许相邻区间合并，例如 [1,2]和[3,4]合并为 [1,4]
merged.removeLast()
merged.add([last[0], Math.max(last[1], current[1])])
} else {
merged.add(current)
}
}
return merged
}
然后，对于每个合并后的区间 [s, e]，在diff数组中：
diff[s] += 1
if (e +1 <= max_window_start_offset) {
diff[e +1] -=1
}
最后，计算前缀和：
maxCount = 0
current = 0
for (i in 0..max_window_start_offset) {
current += diff[i]
if (current > maxCount) {
maxCount = current
}
}
这样，maxCount即为所求的最大去重商家数。
现在，编写Groovy代码的大致结构：
// 假设已经获取到数据，存储为列表，每个元素是[user_id, order_date]
def orders = ... // 从数据库查询的结果
// 收集所有订单日期，并找到min_date和max_date
def dates = orders.collect { it[1] }.unique().sort()
def minDate = dates.min()
def maxDate = dates.max()
// 计算基准日
def baseDate = minDate
def minOffset = 0
def maxWindowStartDate = maxDate - 13
if (maxWindowStartDate < minDate) {
maxWindowStartDate = minDate
}
def maxWindowStartOffset = (maxWindowStartDate - baseDate).days
def totalDays = maxWindowStartOffset +1 // 因为从0到maxWindowStartOffset
// 初始化差分数组
def diff = new int[totalDays + 2] // 足够大的数组，防止越界
// 按user_id分组，收集每个商家的订单日期偏移
def userDates = orders.groupBy { it[0] }.collectEntries { user, entries ->
[user, entries.collect { (it[1] - baseDate).days }.unique().sort()]
}
// 处理每个商家
userDates.each { user, dList ->
def ranges = []
dList.each { dOffset ->
def start = Math.max(dOffset -13, minOffset)
def end = Math.min(dOffset, maxWindowStartOffset)
if (start <= end) {
ranges << [start, end]
}
}
// 合并区间
def merged = mergeRanges(ranges)
// 更新diff数组
merged.each { s, e ->
diff[s] +=1
if (e +1 < diff.size()) {
diff[e +1] -=1
}
}
}
// 计算前缀和并找最大值
int maxCount = 0
int current = 0
for (i in 0..maxWindowStartOffset) {
current += diff[i]
if (current > maxCount) {
maxCount = current
}
}
println "最大连续14天去重商家数：$maxCount"
// 合并区间的函数
def mergeRanges(ranges) {
if (ranges.isEmpty()) return []
ranges.sort { a, b -> a[0] <=> b[0] }
def merged = [ranges[0]]
for (i in 1..<ranges.size()) {
def current = ranges[i]
def last = merged.last()
if (current[0] <= last[1] +1) {
merged.removeLast()
merged << [last[0], Math.max(last[1], current[1])]
} else {
merged << current
}
}
return merged
}
需要注意的是，Groovy的日期计算可能需要使用Date和Calendar类，或者使用TimeCategory来操作日期。例如：
import groovy.time.TimeCategory
def baseDate = minDate
use (groovy.time.TimeCategory) {
def newDate = baseDate + 13.days
}
另外，计算两个日期之间的天数差：
def daysBetween(Date startDate, Date endDate) {
def diff = endDate - startDate
return diff.days
}
因此，在代码中，需要正确计算日期的偏移量。
此外，查询数据库时，可能需要使用正确的SQL语句来获取近两年的数据，例如：
SELECT DISTINCT user_id, DATE(order_datetime) as order_date
FROM t_order_dt
WHERE order_datetime >= NOW() - INTERVAL 2 YEAR;
然后在Groovy中处理这些结果。
综上，这个算法的时间复杂度主要取决于商家的数量和每个商家的订单日期数量。使用差分数组和区间合并，可以有效地处理每个商家对窗口的影响，最终在线性时间内找到最大值。
最后，用户的问题还涉及到使用Groovy实现，所以可能需要将上述步骤整合到Groovy脚本中，并处理日期的转换和数据库查询。</think>要计算近2年内连续14天内订单商家去重后的最大条数，可以通过以下步骤实现：
### 解决方案
1. **数据准备**：查询近两年订单数据并去重
```groovy
// 获取近两年订单数据（user_id和去重日期）
def getOrderData() {
def sql = Sql.newInstance("jdbc:mysql://localhost/db", "user", "pass", "com.mysql.jdbc.Driver")
def query = """
SELECT DISTINCT user_id, DATE(order_datetime) as order_date
FROM t_order_dt
WHERE order_datetime >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 2 YEAR)
"""
return sql.rows(query)
}
```
2. **日期处理与窗口计算**
```groovy
// 计算日期偏移量和有效窗口范围
def calculateDateOffsets(orders) {
def dates = orders.collect { it.order_date }.unique().sort()
def minDate = dates.min()
def maxDate = dates.max()
// 计算最大有效窗口起始日（确保窗口不超出数据范围）
use(groovy.time.TimeCategory) {
def maxWindowStart = maxDate - 13.days
if (maxWindowStart < minDate) maxWindowStart = minDate
return [minDate, maxDate, maxWindowStart]
}
}
```
3. **差分数组核心算法**
```groovy
// 使用差分数组统计窗口覆盖情况
def findMaxDistinct(orders) {
def (minDate, maxDate, maxWindowStart) = calculateDateOffsets(orders)
def baseDate = minDate
def maxOffset = (maxWindowStart - baseDate).days
// 初始化差分数组
int[] diff = new int[maxOffset + 2]
// 按用户分组处理日期
orders.groupBy { it.user_id }.each { userId, userOrders ->
def dateOffsets = userOrders.collect { (it.order_date - baseDate).days }.unique().sort()
def ranges = dateOffsets.collect { d ->
def start = Math.max(d - 13, 0)
def end = Math.min(d, maxOffset)
start > end ? null : [start, end]
}.findAll()
// 合并区间并更新差分数组
mergeRanges(ranges).each { s, e ->
diff[s] += 1
if (e + 1 <= maxOffset) diff[e + 1] -= 1
}
}
// 计算前缀和最大值
int max = 0, current = 0
(0..maxOffset).each {
current += diff[it]
max = Math.max(max, current)
}
return max
}
// 区间合并函数
def mergeRanges(ranges) {
if (ranges.empty) return []
ranges.sort { a, b -> a[0] <=> b[0] }
def merged = [ranges[0]]
ranges[1..-1].each { curr ->
def last = merged[-1]
if (curr[0] <= last[1] + 1) {
merged[-1] = [last[0], Math.max(last[1], curr[1])]
} else {
merged << curr
}
}
return merged
}
```
### 算法特点
1. **时间复杂度**：$O(N + M)$，其中N为订单数量，M为有效天数
2. **空间复杂度**：$O(D)$，D为时间范围的天数（最大730天）
3. **核心优化**：通过差分数组将嵌套循环优化为线性计算，通过区间合并减少重复操作
### 执行示例
```groovy
def orders = getOrderData()
println "最大连续14天去重商家数：${findMaxDistinct(orders)}"
```
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