查找产品购买间隔

Question

关于寻找产品购买间隔

问题陈述：

您将获得以下数据：

• 产品清单
• 客户列表
• 订单清单（假设每个订单 仅包含一种产品）

查找：

对于每个产品和客户，找出连续产品购买与所有客户的平均值之间的平均差距。

预期输出：

输入数据和输出结果的数据模型。 在屏幕上显示输出如下：

+----------------+-----------+------------+
|  SN |Product   | Customer  | AvgGap(days)
+-----------------------------------------+
|  1  | iPhone   | Snehal    | 21         |
|  *  |   ***    |  ***      | *          |
|     |          |           |            |
+-----+----------+-----------+------------+

我的方法：

1. 创建一个API，以便从用户那里收集有关客户，产品和存储到数据库中的所有订单的数据。

2. 使用以下结构将其存储在数据库中（因为我们希望输出是产品驱动的）：

      +-------------+         +----------+        +--------------+
      | Product      <----->  |  Order   | <----> |  Customer    |
      +-------------+         +----------+        +--------------+
   
       product_id               order_id             customer_id
       product_name             product_id           customer_name
       price                    customer_id          address
       etc                      date_of_order        etc
   

3. 要显示输出，请创建一个地图< Product, List<Customer>> productAndCustomers，迭代可以得到结果。

4. 遍历订单列表（从数据库中提取）以填充地图 - productAndCustomers

对于每个订单 -

一个。获取产品详细信息并使用product

进行推荐

湾获取客户详细信息并使用customer

进行推荐

℃。将此客户添加到List<Customer>客户，并检查productAndCustomers地图中是否存在给定的product（密钥）。

1. 如果存在，意味着客户之前已订购过该产品。更新客户中的gap属性[*如何计算gap值？ *]
2. 如果不存在，则表示客户从未订购此产品。创建新的list <Customer> customers并将此客户添加到列表中，并将[key，value]组合添加到地图productAndCustomers。 d。如果它没有，则意味着地图productAndCustomers中没有给定的产品本身。将密钥product和值customers列表放入此地图，其中包含更新的gap值。

那么如何计算平均差距值呢？我应该在pastOrderDates中维护orders的列表来计算吗？但是我又如何拥有，因为差距特定于product和customer组合。例如Snehal在5日订购iPhone，然后在15日再次订购。特定组合的差距为10天。因此，在向DB添加订单输入之前，是否需要检查组合，然后更新pastOrderDates？

Answer 1

这里唯一的错综复杂是计算购买之间的平均差距。如果订单具有相同客户和产品的组合，则可以在将数据插入数据库时​​通过维护过去的订单日期来处理。

Answer 2

你要做的事对我来说似乎很不方便。 数据库部分存在，因此您不必拥有所有内容的本地列表。

首先，关于如何计算差距 a.k.a.的信息可以在Calculating the difference between two Java date instances找到时差。

关于如何找到解决问题的方法，我只是在这里给出一个基本的大纲：

1. 使用customer_ID和product_ID加入三个表格，按customer_ID分组，然后product_ID分组。
2. 选择包含2个或更多元素的所有组，并计算购买之间的差距并相应保存。
3. 计算每种产品的平均值。