高性能优惠叠加计算框架 Q-calculator 发布！

https://github.com/CyrilFeng/Q-calculator

优惠是营销转化链路的重要抓手，对刺激用户消费起到至关重要的作用，目前市场上的优惠主要包含活动（如拼多多的砍一刀、天猫农场、新用户首购、复购、积分等）和券（如折扣券、代金券、商品券、买A赠B等），复杂的优惠规则让用户很难自行计算优惠叠加的顺序，或许用户在复杂的优惠规则中降低购买商品的欲望，对于参加了多个活动、有多个优惠券情况尤为明显。

优惠的计算顺序可以分为平行式和渐进式，其中平行式优惠之间没有依赖关系，而渐进式优惠之间则存在依赖关系，即下一个优惠取决于上一步的优惠结果，假设小明消费了100元，有一个8折优惠券和一个满100-20的优惠券，则这2个优惠的使用顺序有以下两种情况：

Q-calculator采用很多新颖的设计实现了高性能求解优惠最优排列。

核心计算类 Permutation

Permutation是一个抽象类，是Q-calculator的核心，在Permutation中使用了很多优化策略来保证性能，这些策略包括：

• 预存的排列数结果集

这么设计的原因是在业务场景中需要频繁的计算排列，对于某个长度的序列，其排列结果是固定的。在Permutation类中的PERMUTATIONS属性存放了7以内的排列数结果集，这里使用了Byte来存储，因此占用的内存空间非常小。

 private final static Map<Integer,Collection<List<Byte>>> PERMUTATIONS = Maps.newHashMap();

 private final Map<Integer, CalcState<T>> cache = Maps.newHashMap();

 private static Integer calcKey(List<Byte> a){ return a.size()>=3?(a.get(0) << 6)+ (a.get(1) << 3) + a.get(2):0; }

 Arrays.fill(arr,null);

 public interface PreCompute<T extends GoodsItem> { /** * 判断符合条件的活动类型，符合才会执行preComputeItems */ Set<String> matchTypes(); /** * 对商品做一些复杂集合操作 * @param items 当前参与优惠的商品 * @param discount 当前优惠 * @param preCompute 存储计算的结果 */ void preComputeItems(List<T> items, DiscountWrapper discount, Map<String,Object> preCompute); }

 @Component("manjian") public class ManjianCalc extends AbstractCalculator<GoodsItem> { ...... }