火車票區間演算法 設計

拋磚引玉, 考慮不周到的地方請大家提意見,在zhihu上也提問了 問題描述這樣, 一列火車有m個座位，n個區間段，現在有x個人上車，x< m*n, 當第i (a-b)個人上車時，必須能夠找到一個最優的座位(儘量利用已售過區間的座位，讓車票售出量最多) ，寫出查詢速度，訂票速度(包括取消票) 題中可知 m >> n

站點通過查詢將其轉化為一個自然數序列，方便計算 演算法1 現在看來效率比較低 我開始是這樣設計，仿照記憶體分配演算法, 暫且不考慮位元組優化 emptyRange{ short number short size nextRange } 每個座位是個SkipList

查詢 火車票是否有座就遍歷連結串列 找到 node.number <= a && node.number+size >=b 就認為有座

訂票 這個要求最優解 ，找產生碎片最小的情況，也就是說 size - (b-a) 是最小的，然後修改該空白node,如果分成兩個區間就增加一個node

取消 找到對應節點，把該空白區域加入到列表裡，需要合併的合併

匆匆想的，有些細節還沒考慮清楚，我是想大家一起討論下, 看看有沒有更好的演算法

Btw, 從關聯式資料庫 -> NoSql ->? 下一個是什麼呢？我想有沒有可能是自定義資料結構伺服器呢？ Redis算是一個資料結構伺服器，目前不太清楚設計好一種演算法後，是否很容易整合進去。或者將來是否有一種開放的資料結構伺服器？資料結構伺服器上的資料者定期儲存或者同步到資料庫中。

剛才查了下 最多停靠站的火車是62個，車廂最長20節左右，客車座位數一節我們可以照200算(無坐也算) 一個座位最壞情況下 是n/2長連結串列，所有座位都是這樣，嗯，總共一列車最壞可以用到20*200* (2+2+4) * （62/2 * 1.33）大概是 1289600 1.2M個位元組 8G可用記憶體 可以儲存 8*1024*1024*1024/1289600 = 6661輛 沒有查到客列總數，想來不會超過一萬輛 照10000算 12天 20臺電腦也夠了

演算法 2 受無鋒之刃 演算法1 啟發

為所有區段生成一個二維陣列，排序如下

A B C D

B C D

C D

D

每個節點儲存該區間車票數量和車票

查詢 找到起始站點，再到其中找終點，從該點向下的節點都是有票得，然後再到起始站點-1 向下找 總共時間複雜度為O(i）

訂票 同查詢，找到該區段，如果沒有，就找終點+1, 然後，起點-1, 終點+2，交錯找下去，找到第一張票，複雜度O(i*(n-i))，找到之後將該區間分解，除去訂票區間，然後將剩餘的掛到相應的站點下

取消 遍歷，找以該票起始點為終點的空白段，和以該票終點為起始點的空白段，如果找到就合併，找不到就直接加入到以該票起始和終點統計的區段 還沒想好，如果遍歷需要花O(m)