你的软件用户基数够大吗?

本文通过一个案例探讨了用户基数对于软件盈利的重要性。作者分析了一款专门针对特定型号数字机床的工业控制软件,指出虽然软件质量优秀,但由于潜在用户数量太少,其商业前景受限。文章建议软件开发者在选择项目时应考虑目标市场的规模。

你的软件用户基数够大吗?
OSW 2006-04-13 阅读次数:54


最近跟一位软件作者沟通的时候谈到了这个话题,我想对某些作者朋友可能有借鉴意义。该作者的软件是一款很特殊的工业控制软件,主要用于某些型号数字机床的自动控制。

(对话已经过编辑)

我:你怎么想到做这个题材?
他:最初是工作需要,自己做了一套,感觉很好用,所以希望将其出售。

我:机床上原来没有自带软件吗?
他:感觉自带的不好用,所以自己重新写了一套软件。

我:这种型号的机床有多少用量?
他:不太清楚,这种型号用于高精度模具加工,应该用户不会很多……差不多全世界有几百台吧。

我:用户可以自己安装软件替代原有软件吗?
他:可以,不过要修改一下机床的某某参数。

我:一般的操作员会修改吗?
他:应该可以吧,我想……要懂一些可编程控制器的知识。

我:软件准备定价多少?
他:想订高点,你看$5,000怎么样?机床的价格是$100,000,赠送一套控制软件。

我:软件适用其他型号吗?
他:不太确定,没看过其他型号的技术手册。

从这段对话当中,想必您也会发现一个问题,就是用户基数太少了,据作者自己估计,全世界只有几百台适用此软件的设备,假如按500台计算,这里面有多少用户需要舍弃自带的软件更换作者的软件呢?我们再次假设有10%;由于设备的价格不菲,有多少用户最终愿意冒险在自己的设备上测试作者的软件呢?假设还是10%,那么这样计算下来,估计试用用户只有500*10%*10%=5个,那么这5个试用者中,有多少会最终购买呢?假设80%,那么最终将有4个用户购买软件,以$5,000计算,销售收入是$20,000。看上去似乎不错,是吗?

问题之一在于上面假设的数字有多少可信度。另外一个问题就是,我觉得对于这款软件来说,其总的用户基数太少了,举个例子,假如是5000名潜在用户,按照相同的比例计算,购买者有50个,销售收入也增加10倍;或者将购买者比例缩减到1%,也还能达到同样的销售收入,这是个简单的数学问题。

用户基数是软件赢利的基础,如果一个软件只能被很少的用户需要,它的预期收入就肯定不会很高,而且将来可拓展的空间将十分有限,即使软件十分出色也是如此。所以软件开发者在选题的时候,最好选择那些有一定数量的用户基数的市场,这样,即使营销工作效果不怎么好,销售比例很低的话,也有可能达到一个不错的购买数量。应用范围太过狭窄,导致用户基数很小的市场,也许并不太适合小规模的软件开发组织和个人作者。
<think>嗯,用户想了解如何用链表实现基数排序。我先回忆一下基数排序的基本原理。基数排序属于非比较型排序法,主要根据键值的每位数字来分配桶。通常有两种方法:LSD(最低位优先)和MSD(最高位优先)。链表实现的话,可能更适合动态数据结构。 根据引用[1],基数排序不需要比较,而是通过分配和收集的过程。引用[2]提到,链表实现基数排序需要注意桶的结构,可能使用结构体数组作为桶,而不是链表。但用户的问题是关于链表实现的,可能需要将数据存在链表中,然后通过分配和收集操作来排序。 引用[3]指出,基数排序的时间复杂度是O(N),这比比较排序的下界更优。那具体怎么用链表实现呢?引用[4]中的代码示例展示了如何提取各位数字,比如个位、十位、百位。这可能涉及到次分配和收集,每次根据不同的位数值将元素分配到对应的桶里,然后按顺序收集起来。 接下来,我需要整理步骤。首先,确定最大数的位数,决定需要几轮分配。然后,创建一组链表作为桶,比如0-9的十个桶。每一轮按当前位的数字将元素分配到对应的桶,然后按桶的顺序收集回主链表。重复直到最高位处理完毕。 需要注意,链表操作中如何高效地分配和收集。比如,每个桶可能需要头指针和尾指针,以便快速添加元素。在收集时,按桶的顺序将各桶链表首尾相连。 可能用户对代码实现感兴趣,特别是C语言中用链表实现的情况。比如,节点结构体包含数据和指针,然后对每个位进行循环处理。每次循环中,清空桶,遍历主链表,将节点插入对应桶的链表末尾,最后将各桶链表按顺序连接起来。 需要确保正确提取每一位的数字,比如通过除以10的次方再取模。同时,处理完所有位数后,链表就排序好了。还要考虑如何管理内存,避免泄漏。 用户可能的问题还包括时间复杂度的分析,或者如何处理负数。但当前问题主要关注链表实现的方法,所以重点放在步骤和代码结构上。最后,可能需要验证示例是否正确,比如三位数的排序过程。</think>### 链表实现基数排序的步骤解析 基数排序通过按位分配和收集实现排序,链表结构天然适合动态数据操作。以下是基于链表的基数排序实现方法: --- #### **1. 数据结构定义** 使用单链表存储待排序数据,每个节点包含数值和指针: ```c typedef struct Node { int data; struct Node* next; } Node; typedef struct Bucket { Node* head; // 桶的头指针 Node* tail; // 桶的尾指针(便于快速追加元素) } Bucket; ``` --- #### **2. 关键步骤** **步骤一:确定最大位数** 计最大元素的位数,决定分配-收集的轮次: ```c int maxDigits(int arr[], int n) { int max = arr[0]; for (int i = 1; i < n; i++) { if (arr[i] > max) max = arr[i]; } int digits = 0; while (max > 0) { digits++; max /= 10; } return digits; } ``` **步骤二:按位分配-收集** 从最低位到最高位(LSD),依次执行以下操作: 1. **初始化桶**:创建10个桶(0-9)[^4] 2. **分配元素**:遍历链表,根据当前位的数字将节点插入对应桶的末尾[^2] 3. **收集元素**:按桶顺序(0→9)将各桶链表首尾相连,形成新链表[^3] ```c void radixSort(Node** head, int max_digits) { Bucket buckets[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { buckets[i].head = NULL; buckets[i].tail = NULL; } for (int exp = 0; exp < max_digits; exp++) { // 分配过程 Node* current = *head; while (current != NULL) { int digit = (current->data / (int)pow(10, exp)) % 10; // 提取当前位 Node* next = current->next; // 将当前节点插入对应桶的末尾 if (buckets[digit].head == NULL) { buckets[digit].head = current; buckets[digit].tail = current; } else { buckets[digit].tail->next = current; buckets[digit].tail = current; } current->next = NULL; // 断开原链表连接 current = next; } // 收集过程 *head = NULL; Node* last = NULL; for (int i = 0; i < 10; i++) { if (buckets[i].head != NULL) { if (*head == NULL) { *head = buckets[i].head; } else { last->next = buckets[i].head; } last = buckets[i].tail; buckets[i].head = NULL; // 清空桶 buckets[i].tail = NULL; } } } } ``` --- #### **3. 示例分析** 假设链表数据为 $[329, 457, 657, 839, 436, 720, 355]$: - **第一轮(个位)**:按个位分配到桶,收集后顺序为 $720, 355, 436, 457, 657, 329, 839$ - **第二轮(十位)**:按十位分配到桶,收集后顺序为 $720, 329, 436, 839, 355, 457, 657$ - **第三轮(百位)**:按百位分配到桶,最终有序链表为 $329, 355, 436, 457, 657, 720, 839$ --- #### **4. 特点与优化** - **时间复杂度**:$O(d \cdot (n + k))$,其中 $d$ 为最大位数,$k$ 为基数(10) - **空间复杂度**:$O(n + k)$,需额外存储桶 - **优化方向**:负数处理(分离符号位)、动态调整基数(如16进制) ---
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