经典面试题

接触到一个经典的面试题:类似于背包最优解的问题, 原题如下

import java.util.List;


public class SplitOrders {
    

    public class Item{
        
        /**
         * 卖家用户id
         */
        long sellerId;
        
        /**
         * 商品价格，单位分
         */
        long price;
    }
    
    public class Order{
        
        /**
         * 该订单对应的商品
         */
        List<Item> orderItems;
        
        /**
         * 该订单金额，单位分
         */
        long totalPrice;
        
        /**
         * 该订单对应的卖家userId
         */
        long sellerId;
    }
    
    
    /**
     * 根据购物车的商品，生成相应的交易订单，根据如下规则
     * 1.每笔交易订单可以有多个商品
     * 2.每笔交易订单的商品只能是同一个卖家
     * 3.每笔交易商品的总价格不能超过1000元 
     * 4.生成的交易订单数量最小
     * @param items：购物车所有商品
     */
    public List<Order> packageItemsToOrders(List<Item> items){
        
        return null;
    }

    /**
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub

    }

}

其实就是一个最优拼单的问题
我的解决思路就是尽量的让一个订单金额趋向于1000,比较简单粗暴
具体思路
1.按照不同卖家进行分组
2.核心原则：通过凑单的方式，将每个订单的总金额趋向1000
将卖家下的商品列表按照价格排序 拆分为一个低价商品列表（升序） 高价商品列表（降序），
3.最高价商品+最低价商品,如果大于1000，将最商品单独高价 作为一个订单，移除列表,最低价商品放回列表，重复上述操作
4.最高价商品+最低价商品，如果小于1000,循环获取低价列表，与之前结果相加，大于1000则终止，小于1000则继续，
每次获取列表的商品都会通过remove方法，如果商品拼单失败就会原位置放回列表


具体代码如下
// 按照卖家进行分组

 public List<Order> separationItems(List<Item> items) {
        Map<Long, List<Item>> map = new HashMap<>();
        /**
         * 按照卖家进行分组，
         */
        for (Item item : items) {
            Long sellId = item.sellerId;
            List<Item> sellerList = map.get(sellId);
            if (sellerList == null || sellerList.size() == 0) {
                sellerList = new ArrayList<>();
            }
            sellerList.add(item);
            map.put(sellId, sellerList);
        }
        List<Order> res = new ArrayList<>();
        /**
         * 以卖家为单位，合并订单
         */
        for (Long sellId : map.keySet()) {
            List<Order> orderMergeRes = mergeItems(sellId,map.get(sellId));
            res.addAll(orderMergeRes);
        }
        return res;
    }


    /**
     * 商品列表合并操作
     * 尽量保证每个订单的总额无限接近1000，将最高价格商品与最低价格相加，如果大于1000
     * 则任务最高价格商品智能
     * 以下面为例
     * 12,34,45,67,222,555,777,888,999
     * 1.999+12，大于1000,则 999 独立为一个订单
     * 2.继续将888+12，小于1000,则继续+34,大于1000,将888 34 合并作为一个订单
     *
     * @param lessThenT
     * @return
     */
        public List<Order> mergeItems(Long sellId, List<Item> lessThenT) {
             Collections.sort(lessThenT);
            int len = lessThenT.size();
            int flag = len % 2 == 0 ? len / 2 : len / 2 + 1;
            // 保存低价商品列表 从小到大排序
            List<Item> minList = new ArrayList<>();
            // 保存高价商品列表 从大到小
            List<Item> maxList = new ArrayList<>(lessThenT);
            for (int i = 0; i < flag; i++) {
                minList.add(lessThenT.get(i));
                maxList.remove(0);
            }
            Collections.reverse(maxList);
            List<Order> orderList = new ArrayList<>();
            redo:
            while (maxList.size() > 0) {
                Item max = maxList.remove(0);
                Item min = minList.size()==0?null:minList.remove(0);

                /**
                 * 最高价格商品 无法与其他商品合并为一单
                 * 或当前低价格已经被消耗完了
                 */
                if ((min == null || max.price + min.price > 1000)) {
                    /**
                     * 合并失败，将商品还回到原处
                     */
                    if(min != null){
                        minList.add(0, min);
                    }
                    List<Item> tmp = new ArrayList<>();
                    tmp.add(max);
                    Order order = new Order();
                    order.orderItems = tmp;
                    order.totalPrice = max.price;
                    order.sellerId = sellId;
                    orderList.add(order);
                    continue;
                } else {
                    /**
                     * 如果当前最高价格可以与最低价格合并，则再尝试 与次低价格商品合并
                     */
                    List<Item> tmp = new ArrayList<>();
                    tmp.add(max);
                    tmp.add(min);
                    Long total = max.price + min.price;
                    redoLow:
                    while (minList.size() > 0) {
                        Item minSecond = minList.remove(0);
                        if ((total + minSecond.price) > 1000) {
                            minList.add(0, minSecond);
                            Order order = new Order();
                            order.orderItems = tmp;
                            order.totalPrice = total;
                            order.sellerId = sellId;
                            orderList.add(order);
                            // 高价商品提前消耗完了 將低价商品列表 拆分 重复上一步
                            if (maxList.size() == 0 && minList.size() > 0) {
                                maxList.add(0, minList.remove(minList.size() - 1));
                            }
                            continue redo;
                        } else {
                            tmp.add(minSecond);
                            total = total + minSecond.price;
                        }
                        // 低价商品提前被消耗完，将最小的 高价格商品移除到低价格中
                        if (minList.size() == 0 && maxList.size() > 0) {
                            minList.add(0, maxList.remove(maxList.size() - 1));
                            continue redoLow;
                        }
                    }
                    Order order = new Order();
                    order.orderItems = tmp;
                    order.totalPrice = total;
                    order.sellerId = sellId;
                    orderList.add(order);
                }
            }
            return orderList;
        }