【实战总结】决策结果快速匹配

本文主要是介绍【实战总结】决策结果快速匹配，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、决策树二叉寻果策略匹配

1.1策略匹配示意图

1.2方案总结

2、决策表映射寻果策略匹配

1.1策略匹配示意图

1.2方案总结

1.3实战

※ 时间复杂度分析

平均时间复杂度O(log2N)，根据实际业务场景判断配置，极大可能是不平衡树，规则越多则判定路径越长，寻果越慢，反之越快，极端情况退化成单向链表O(N)

※ 适用场景

适合多级条件判断，前后有顺序依赖判定场景

※ 时间复杂度分析

时间复杂度为O(1)。计算方式剖析：由于决策因子无依赖关系均为独立因子，可以并行查询寻果，一次进行全部因子的结果获取，然后根据每个决策因子对应的决策结果形成有序决策集合；

策略集合可以预先整合所有有序决策集合，进行一次策略匹配，匹配速度非常快

※ 适用场景

适合无依赖关系的多个条件判断场景，多线程获取全部判断结果，控制判断条件与对应的判断结果，策略集合匹配可以利用空间换时间，预加载与判断结果的Map<结果集，策略集>映射，直接匹配到策略

#TODO 有时间补充下这部分代码到GitHub

线上接口响应平均15ms~20ms

这篇关于【实战总结】决策结果快速匹配的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！