如何实现类似饿了么推荐商家

面试官问:如何实现饿了么|美团商家推荐

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需求背景:推荐10公里范围内的商家,根据喜好度等因素排名!取决于骑手的配送距离,这个配送距离大概率要基于统筹算法,满足调度配送的最优化。


假如你是个CRUD程序员缺乏算法基础可以这样设计。

有两个基础条件可以利用起来。

静态数据:商家的地理位置(经纬度)

动态数据:客户的地理位置,需要实时计算。


方案一:将所有商家的经纬度信息投影到平面坐标中。

将经纬度投影到平面坐标轴中

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表设计:第一张表是商家表,字段:[商家编号,商家名称,餐饮类型,坐标位置,喜好度等字段,配送时间](星级表示)转换为(5200*横坐标+纵坐标),中国的东西距离是5200公里,南北距离是5500公里。投影坐标横坐标纵坐标长度是5200*2000个单元格,纵坐标长度是5500*2000个单元格。这个表实际存在的记录为实际商家数量,坐标位置可以用公式转换为(转换公式是:5600*经度°+纬度,1米的距离单位是赤道的一千万分之一来划分),这里的配送时间是路径规划问题,不在这里阐述方案!

第二张表是商家10公里范围的所有坐标,直线距离划分,字段是[位置是经纬度转换过后的数值转换公式同上],这张表的字段有[商家编号,经纬度位置,距离],经纬度位置建立索引即可。

下面是投影的坐标轴,每个单元格的边长是1M,"客户坐标"代表原点,注意,客户坐标一定是落在正方形的四个角上的任意一个点,商家位置是固定在1*1的单元格上的四个点上的任意一个点上
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最终可以用一个SQL查出结果出来,基于获取了当前买家的坐标位置的情况下。

Select 商家名称 From 商家表 a,商家10公里范围坐标  b where a.商家编号=b.商家编号 AND b.经纬度位置="买家所在位置"

and distance<=10*1000


或者另外的方案是不用第二张表,以买家为原点,以一米为拓展园心,辐射出10公里以外的一个大圆圈,先查出10公里范围内的所有坐标落在圆心内的所有商家坐标。然后再计算出点到圆心的距离。

Order by a.排名,b.距离 Desc Limit 20

这样做的优势是不需要实时计算两点之间的距离,并且可以用CRUD思维面向程序员开发!缺点是:存储的数据量大,因为转换成了平面坐标,一个点(商家位置原点)需要从东南西北四个方向建立四个平面矩阵。并且需要链接对角线,相当于需要穷举矩阵的数量,每个矩阵的有4条记录,空间复杂度总记录数是:4*穷举的矩阵数量。





另外可以用概率型的退火算法(类似蚁群算法),还有一种思路是动态规划算法。但这两种算法貌似都不能完全避免实时计算两点距离的步骤。

优化点:K-V缓存已访问过的数据,key为坐标值,value为访问过的商家列表。

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