马叔保卫虎鲸

哈哈哈

LK实际上用了翻煎饼的策略, 也就是说一摞煎饼一起翻, 这样是为了每次做交换的时候, 避免太多的副作用影响. 但是这个策略在快递的实际应用中有严重的问题. 我们之前分析过, 快递业是有取派件依赖的. 翻煎饼导致, 我们要加入路线是否合理的校验, 然后这个校验非常容易不成立, 导…

面试就是一次考试, 不准备的进入考场, 是一种可耻的行为, 不要以'我不刷题'为荣了. 面试就是一场战争, 战争结束在开始之前, 在面试之前, 结果已经是完全确定的了. 面试结果完全取决于准备的情况. 我们弱于职位要求, 职位归别人. 这个人当前的能力. 进来能不能干活. 这个…

简历决定了你能否得到面试(或者说电话/视频)机会. 知识 > 经验 > 能力 这是某些很专业的领域的一般做法, 简单地说就是: 外行玩不转. 比如: 物理/化学…... 经验 > 能力 > 知识 这是某些必须要交学费的行业, 做的事情可能不是特别难, 但是, 如果没做过, 那么…

给100单这个数量级的订单排布路线. 订单数量级: 100 到 1000. 随时会插入订单, 为了优化效率, 这个计算我们在客户端计算, 也就是在手机上计算. 考虑无人机的情况, 这个计算要非常有效率, 因此, 我们用简单算法中效率最高的LK算法. LK是一个交换的思路. 我们…

经过前面7篇的努力, 我们实际上已经解决了订单分配问题, 因为派件时间窗其实不是一个分配问题. 下面我们详细分析一下 某样物品, 客户要求在下午4:00前收到. 某样物品, 客户要求在中午12:00前收到. 这些其实并不是需求, 原因是: 我们无法保证满足, 除非用类似无人机这…

客户需要组织生产, 因此要求我们下午再过来取件. 客户要求我们11:00之后取件. 客户要求我们13:30之后再来取件. 我们怎么排出最高效的配送方案, 是让配送员提前过去等一下. 之前的算法都是按照物理距离作为权重组织的. 但是现在有了时间窗的概念, 时间上的距离要考虑进来,…

上一篇, 我们我们有一个克鲁斯卡尔的多起点的解决方案, 但是, 我们对他还有诸多不满, 因此在本期我们继续寻找更美的方案. 每个订单都是一个队列(后续用q代替), 一个从起点到终点的队列, 某些订单甚至是一个3个点的队列. 因此, 我们每个订单都用一个q来表示. q里面的点每次…

上一篇, 我们干净漂亮的用生成树算法解决了单一起点的配送分配问题. 这一篇, 我们面临了更严峻的挑战. 随着业务的扩张, 你有了更多的仓库/取件点. 随着业务的扩张, 你开始接受很多友商的订单, 导致你的取派点的比例从1:300, 一直下降到接近1:3, 也就是说平均一个取件点…