基于期间的价格计算算法

我正在为租赁公寓的公司创建系统。所有定价设置都基于某些时段。例如，在分类“少年工作室”公寓有价格时期：基于期间的价格计算算法

30.05.2016 - 31.01.2017: 3000 EUR 
01.02.2017 - Infinity: 4000 EUR

也有类似的附加阶段：基于其他时期的税收，季节性的价格（正/负百分比值）和服务费。所以价格往往有所不同，例如：

31.05.2016 - 30.06.2016 (3500EUR because of some seasonal price period) 
01.07-31.08.2016 (5000EUR other seasonal price period) 
01.09.2016 - 31.01.2017 (3000 EUR) 
01.02.2017 - 4000 EUR.

此外，如果有人要租的公寓，例如小于15天就有额外的费用可以说15％ - 这一切都是建立动态。

现在问题出现在我们的页面上，我们应该让用户根据他们的价格找到公寓。例如，某些用户希望只找到价格介于3000 - 4000欧元之间的公寓，并租用公寓6个月。正如我所说的价格可以在这些时期例如改变5次，所以我期待计算一个平均价格。你有没有想法如何实现这个算法来合并所有指定的时期。我们假设可能有例如500个可能的记录，所以动态计算这可能会导致性能问题。

UPDATE

下面是一些代码，以与一个公寓类为一个建设周期：

private RentPriceAggregatedPeriodsDto prepareRentPriceAggregator(Long buildingId, Long categoryId, LocalDate dateFrom, LocalDate dateTo, Integer duration) { 
     List<CategoryPricePeriod> pricePeriods = categoryPricePeriodRepository.findCategoryPricePeriods(buildingId, categoryId, dateFrom, dateTo); 
     List<SeasonalPricePeriod> seasonalPricePeriods = seasonalPricePeriodRepository.findSeasonalPricePeriods(buildingId, categoryId, dateFrom, dateTo); 
     List<LastMinuteRatePeriod> lastMinuteRatePeriods = lastMinuteRatePeriodRepository.findLastMinuteRatePeriods(buildingId, categoryId, dateFrom, dateTo); 
     List<TaxesDefinitionPeriodDto> taxesDefinition = taxesDefinitionService.findTaxPeriodsForBuildingAndCategory(buildingId, categoryId, TaxTypeCode.VAT, 
       dateFrom, dateTo); 
     Optional<SurchargePolicy> surcharge = surchargePolicyRepository.findForDurationAndRentalObjectCategoryIds(categoryId, buildingId, duration); 

     return new RentPriceAggregatedPeriodsDto(pricePeriods, seasonalPricePeriods, lastMinuteRatePeriods, taxesDefinition, surcharge); 
    }

基于所有这些时间我准备独特的价格周期的名单： dateFrom， dateTo，货币，价值经过这些步骤后，我有一个类别的独特价格列表。然后，我需要计算在这些独特价格周期中每个预订有多少天，然后乘以它，也许是整数+乘以税，然后求和以得到预订的最终价格。现在重新运行这些步骤可以说500次（多个建筑物中的多个类别）。

来源

2017-05-30 jgr

虽然没有明确说明，我们可以假设每个公寓的周期不重叠，它们的联合覆盖了从负无穷到正无穷的时间跨度？ – Codor

@Codor是每个公寓的每个价格期间都是独一无二的。所以对于每一天只有一个有效的价格，但对于整个客户预订有多个可能的价格。 – jgr

正如评论中提到的那样，动态平均6次数字500次不会导致任何性能问题。即使如此，如果您希望O(1)表示计算价格（即计算不应取决于所述期间内的价格转换数量），您可以通过将日期定义为第0天并计算除此之外的所有日子所需的总租金数额。当用户在一段时间内请求平均租金时，从两天中减去到第零日的总租金，为您提供中间期间的租金。除以这个天数将给你平均的租金。您还可以根据停留时间（添加15％电荷）添加合适的乘数等。这类似于在O(1)中查找数组中两个索引之间的值的总和。这不是一个内存友好的建议，但可以修改它以使用较少的内存。

优点是计算结果不会取决于价格开关的数量。然而，公寓租金的每一次额外变化都会导致一定数量的预处理。

来源

2017-05-30 10:20:30 therainmaker

我想你实际上需要两种算法。一个用于在任何给定时间表示和查询目标价格。另一个用于计算给定时间段租用物品的价格。

至于对象价格的表示形式，您应该决定您想要支持的时间粒度，例如几天或几个月。然后创建一个查找表或决策树，神经网络或任何东西来查找给定对象或对象类的给定日期或月份的价格。你可以考虑你想要的所有变量。如果您希望支持租用完整日历月份的特殊价格，请为这个不同的粒度设置另一个数据结构，您可以使用月份而不是日期查询。

然后，给定一段时间后，您需要生成相应的一系列日期或月份，查询单个每日或每月价格，然后计算总和以获得总价格。如果你愿意，你可以计算平均每日/每月价格。

我不认为性能会成为问题。在提出实际解决方案之前，至少不应该解决问题（因为过早优化）。如果是这样，考虑扩大您的数据库。

来源

2017-05-30 10:28:30 moooeeeep

基于期间的价格计算算法

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