一种分析代金券使用分布情况的方法python实现版(下)

本文介绍了处理用户数据时需要注意的细节,包括去除多余字符避免SQL错误、使用字典存储数据并进行排序等方法。

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         上一篇文章中已经找到了用户ID和领取代金券的数量,并按降序排序,下面要做的就简单了,有了前面的经验,我们照抄三份,一份去分析交易的情况,一份去查询用户黑名单库,最后一份去查看用户注册的时间和注册时使用的IP地址。

         上篇已经把所有的实现展示给大家了,这一次主要是讲解其中的注意事项:

第一:对于按行读取的所有信息,会包含最后的换行符,如果不是直接拼接字符串也没有关系,但是当拼接SQL语句时会出现类似select user_id from tb_user_gift where id = '123
';的问题,所以在读取信息后,要去掉尾部的换行符,替换的方法line = line.strip('\n')

第二:dict(字典)中的元素按照一定的规则排序,我们把处理的结果组织成key,value的形式,对于同一个key,如果遇到新的value,则把它累加,这样对于处理一个用户领取了多张代金券是有意义的,利用dict的items方法,把dict的内容组织成一个一个的元组,如

>>> map={}
>>> map["n1"] = 1
>>> map["n2"] = 3
>>>
>>> print map
{'n1': 1, 'n2': 3}
>>> map.items()
[('n1', 1), ('n2', 3)]
>>>

由于我们需要根据个数的降序显示,利用array中的排序方法来实现:arr = [ v for v in sorted(map.items(), cmp=reverse_numeric)],由于默认的排序方法不满足我们的要求,故还需要实现一个排序的方法,

def reverse_numeric(x, y):
    return y[1]- x[1]

此方法只适用于参数为整数的情况,因为比较的函数只能返回整数,对于非整数的情况,使用下面的方法:

def reverse_numeric(x, y):
    if (y[1]- x[1]) > 0:
        return 1
    elif (y[1]- x[1]) == 0:
        return 0
       
    return -1

 

 

 

### 动态规划解决方案 对于代金券与商品组合以最大化购买数量的问题,可以通过动态规划的方法求解。以下是详细的分析实现。 #### 问题建模 假设我们有 `n` 种商品,每种商品的价格为 `price[i]` (其中 i = 0, ..., n-1),以及 `m` 种代金券,每张代金券的价值为 `coupon[j]` (其中 j = 0, ..., m-1)。我们的目标是在总预算不超过给定金额情况下,通过合理使用代金券来最大化所购商品的数量。 定义状态转移方程如下: - 设 `dp[k][v]` 表示在前 `k` 种代金券中选择若干张,并使剩余支付金额恰好为 `v` 的情况下能够获得的最大商品数量。 - 初始条件:当没有任何代金券可用时 (`k=0`) 或者不需要额外支付金额(`v=0`),最大商品数量均为零,即 `dp[0][v]=0` 和 `dp[k][0]=0` 对于所有的 k 和 v 成立[^1]。 #### 状态转移逻辑 考虑第 `j` 张代金券是否被选用: - 如果不选该代金券,则保持之前的状态不变; - 若选取这张代金券去减少某笔交易的实际支出成本,则需更新对应的新状态值。 具体表达式可写成: \[ dp[k][v] = \max(dp[k-1][v],\quad max_{c_j}(\text{if } c_j+v >= price_i,\; dp[k-1][c_j+v-price_i]+1)) \] 这里 \(c_j\) 遍历所有可能使用的次数或者直接枚举有效范围内的数值直到达到预设上限为止[^2]。 #### 实现代码 下面提供了一个基于 Python 编写的简单本程序用于演示如何构建这样的 DP 表格并计算最终结果: ```python def maximize_items(prices, coupons, budget): num_coupons = len(coupons) target_amounts = range(budget + 1) # Initialize the DP table with zeros. dp = [[0 for _ in target_amounts] for __ in range(num_coupons + 1)] for coupon_idx in range(1, num_coupons + 1): # For each available coupon... current_coupon_value = coupons[coupon_idx - 1] for amount in target_amounts: # And every possible remaining balance... without_current_coupon = dp[coupon_idx - 1][amount] best_with_this_coupon = 0 for item_price in prices: effective_cost = item_price - min(item_price, current_coupon_value) if effective_cost <= amount and \ dp[coupon_idx - 1][amount - effective_cost]: candidate_count = ( dp[coupon_idx - 1][amount - effective_cost] + 1 ) if candidate_count > best_with_this_coupon: best_with_this_coupon = candidate_count dp[coupon_idx][amount] = max( without_current_coupon, best_with_this_coupon ) return dp[num_coupons][budget] prices = [10, 12, 15, 20] coupons = [6, 7, 8, 9] budget = 30 print(maximize_items(prices, coupons, budget)) ``` 以上代码片段展示了如何利用嵌套循环填充DP表格的过程,并返回了在指定预算下的最大物品获取数目。 --- ### 贪心算法可行性探讨 尽管贪心算法通常能快速得出近似解法,但对于本题而言并不一定适用,原因在于局部最优未必导向全局最优。例如,在某些场景下优先挑选价值较高的代金券可能会错过更优的整体配置方案。因此推荐采用上述详尽的动态规划途径处理此类复杂优化难题[^2]。 ---
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