javasku演算法

⑴ sku必須大於0怎麼弄

如果想要保證SKU（庫存量單位）必須大於0，可以使用一個簡單的判斷語句來實現。例如，在java語言中，可以這樣寫：
if (sku > 0) {
// 執行後續操作
}
在這段代碼中，如果SKU大於0，則會執行後續操作。如果SKU小於等於0，則不會執行後續操作。
另外，如果想要保證SKU的值始終大於0，還可以使用條件運算符來更新SKU的值。例如，可以這樣寫：
sku = (sku > 0) ? sku : 0;

⑵ Sku超量閾值設置 java怎麼實現

較為常用的圖像二值化方法有：1）全局固定閾值；2）局部自適應閾值；3）OTSU等。局部自適應閾值則是根據像素的鄰域塊的像素值分布來確定該像素位置上的二值化閾值。這樣做的好處在於每個像素位置處的二值化閾值不是固定不變的，而是由其周圍鄰域像素的分布來決定的。亮度較高的圖像區域的二值化閾值通常會較高，而亮度較低的圖像區域的二值化閾值則會相適應地變小。不同亮度、對比度、紋理的局部圖像區域將會擁有相對應的局部二值化閾值。常用的局部自適應閾值有：1）局部鄰域塊的均值；2）局部鄰域塊的高斯加權和。

⑶ 淘寶sku演算法淺析

        最近項目遇到了一個難題，就是模仿淘寶上的選擇規格，首先我先來解釋下什麼是sku，sku（Stock Keeping Unit 庫存量單位）即庫存進出計量的基本單元，可以是以件，盒，托盤等為單位。sku這是對於大型連鎖超市DC（配送中心）物流管理的一個必要的方法。上面的話可能你們沒有聽懂是什麼意思,具體請打開手淘，選擇服裝類的產品（由於服裝類的產品可選規格較多，比較容易進行比較）。
        當時項目開始並不是採用這個sku演算法，而是採用遍歷查詢的方式,將所有結果進行拆分，拆分成幾個不同屬性的集合；例如顏色、內存、大小等；然後通過用戶點擊按鈕，去遍歷後台有無包括這種規格的商品（除了庫存為0）；如果沒有則把按鈕變成灰色（即改變狀態）；讓我們來分析下這種方案的優缺點。

尺寸：5.0寸、4.5寸
型號：土豪金、紅、黑
內存：128G、64G

        現在這幾種類型一共有2 * 3 * 2 = 12種排列組合，然而只有3種組合是正確的（其中還要排除庫存為0的情況）一開始先保存好每一個按鈕和每一列的位置進入一個List<List<TagEnable>> 的數組中，TagEnable記錄著每一個按鈕的狀態（0代表者正常，1代表選中，2代表不可選（庫存為0||無規格））；然後當用戶點擊的時候，用Map<Integer,String> 記錄選中的按鈕和文字；並把每一個按鈕先設置為不可點擊，之後根據文字去對按鈕進行設置狀態。
        這種演算法是比較直接的一種實現，但是很繁瑣，循環嵌套循環，可以簡單分析下演算法復雜度，如果sku屬性組合元素的總和數用m來表示，可選的數據的長度是n的話，那麼演算法的步驟大概是m*n，這看起來好像不怎麼復雜；不過，每次判斷一個sku組合是否和result中的 組合匹配，卻不是一個簡單的過程，實際上，這可以看做是一個字元串匹配的一個演算法了， 最簡單的還是使用正則匹配，m * n次正則匹配，這樣就不怎麼快了吧。正則表達式很不穩定，萬一sku組合中有一些特殊字元，就可能導致一個正則匹配沒能匹配到我們想要的表達式。
而且，當用戶全部選中的時候，根據這種演算法，只會出現一種情況，就是未選中的全部都變成不可選（即變成灰色），這大大影響了用戶的體驗。如下圖：

        sku演算法是利用數學的集合思想來寫的。即先把可能的排列組合列出來，即取出集合中的所有子集，數學上叫做冪集。
就是如果第一條數據["5.0寸", "黑", "128G"]可選，
那麼以下的組合肯定存在：

例如：當用戶進行如下的選擇：5.0寸、128G
那麼如何判斷 4.5寸這個按鈕的狀態呢？只需判斷4.5寸、128G是否可選（集合U是否存在（4.5寸-128G）這個組合並且庫存不為0），以此類推：

於是乎，我們可以得出下列的結果：

在使用淘寶的過程中，我發現他們可以根據用戶選擇按鈕的唯一值確定圖像（例如在這案例中，顏色是唯一的），當用戶只選擇唯一值時，便可以確定其圖像

做法是這樣子的：先遍歷原始數據，如果用戶選擇的組合在原數據中是唯一的話，則可以確定其圖像。

https://github.com/hfkai/SkuSelects

⑷ 分倉補貨演算法

分倉補貨演算法

問題陳述
阿芙倉列表：阿芙北京倉、中通三倉、眾帆2倉、華夏龍倉
問題：每周計算每個SKU工廠倉向阿芙倉發貨計劃

問題分解：
分倉補貨拆分為：
1、2C業務分倉補貨（工廠倉到阿芙北京倉、中通三倉、眾帆兩倉）
2、2B業務分倉補貨（工廠倉到華夏龍倉、北京倉）
3、2B平台分倉補貨（華夏龍倉到京東、唯品各倉）

1.1首先解決2C業務分倉補貨：

先計算單個SKU工廠倉向阿芙倉的發貨計劃
再合並各個SKU的發貨計劃

1.1.1：計算單一SKU分倉補貨：
輸入條件：
1、 銷售預測數據：未來60天，各銷售渠道該SKU每天的銷售量預估；（每周固定時間導入系統，確保有最新的銷售預測數據）f（t），t=1,2,3,4，……,60;
2、 T1：工廠倉發貨至阿芙各倉的備貨、物流、入庫總時長；（配置變數，目前可以設置為7天）
3、 S0：工廠倉該SKU的「可用」（未被其它發貨計劃佔用）庫存；（如何獲取？）
4、 S在途：阿芙各倉的在途庫存；（如何獲取？沒有的時候怎麼辦？）
5、 庫存管理策略配置：庫存上限系數Smax、庫存下限系數Smin、調撥觸發庫存系數Ss；（比如，可以考慮設置為：60天、30天、23天），該配置可以按照不同的SKU、不同的阿芙倉進行配置。馬迷純露可以考慮設置為：中通和眾帆各倉：45天、20天、13天；阿芙北京倉：60天、30天、23天。
6、 配置各個阿芙倉和銷售渠道的對應關系，從而將各個渠道未來60天的銷售預測數據，結合過去30天的阿芙各倉歷史發貨數據，計算得到未來60天阿芙各倉的每天發貨量預測數；g（t），t=1,2,3,4，……,60;
7、 配置箱規（一箱商品有多少件）

演算法描述：
1、 是否觸發補貨條件：
如果當前某個阿芙倉的庫存數量，按照銷售預測，達到觸發條件（可供銷售的天數不足觸發條件設定的天數），
則：進行補貨。
2、 補貨數量計算：
補貨數量 = 庫存上限（從7天後算起，庫存上限配置天數的發貨數量）- 庫存下限數量（庫存下限數量 = 當前庫存 – 未來7天預估發貨量）
3、 發貨箱數計算：
按照補貨數量，進行取整箱操作。不足1箱發1箱。不留尾數。同時輸出個數和箱數。

特例規則：月銷低於500個，只補貨到北京倉。不分倉。

輸出描述：
輸出2個表格
表1: 各個2C渠道銷售預測核對表

表2：各個2C倉庫存、銷售預測、補貨數量、

思考：
指導原則：
1、 奧卡姆剃刀原理：如無必要，勿增實體。如果能減少參與運算的變數，則盡量減少。
2、 用「及時反饋」彌補「預測不準」。

基於以上考量，按照優先順序，我們需要：
1、任意時刻，阿芙各個業務倉庫（阿芙的各個2C業務倉，京東、唯品各倉）的可用庫存大於0；
2、在滿足條件1的前提下，業務倉的商品庫存量不要過多（過多的標准，依據SKU和業務平台而有不同，比如，熱銷商品，30天？）；
3、補貨成本合理；

約束條件：整箱發貨

最簡演算法：
針對特定SKU，統計過去30天各倉發貨數量，並預計未來30天發貨量等於過去30天；

⑸ java.sql.SQLException: 未找到要求的from關鍵字

SELECTO.STORERKEY'貨主',
WD.WAVEKEY'wave號',
O.ORDERKEY'系統訂單號',
O.EXTERNORDERKEY'外部訂單號',
TO_CHAR(LOT.LOTTABLE04,'YYYY/MM/DD')'批次',
TO_CHAR(LOT.LOTTABLE04,''IW''||''W'')'周別',
CK.DESCRIPTION'訂單類型',
SKU.SKU'產品代碼',
SKU.DESCR'產品名稱',
SKU.SKUGROUP'產品類型',
SKU.SKUGROUP2'物料組',
PD.LOC'庫位',
ROUND(SUM(PD.QTY)/P.CASECNT,3)'數量',
SUM(PD.QTY)'EA',
ROUND(SUM(PD.QTY*SKU.STDGROSSWGT/1000)/P.CASECNT,3)'毛重噸位',
ROUND(SUM(PD.QTY*SKU.STDCUBE/1000000)/P.CASECNT,3)'體積',
LOT.LOTTABLE02,
LOT.LOTTABLE06,
LOT.LOTTABLE07,
LOT.LOTTABLE08,
OD.SUSR5AS'三星庫位',
LOT.LOTTABLE09,
TO_CHAR(PD.EDITDATE,''YYYY/MM/DD'')'運作日期',
O.CONSIGNEEKEY'ShipTo',
O.ADDWHO'錄入人',
O.EDITWHO'最近修改人',
PD.ADDWHO'分配人',
PD.EDITWHO'發運人',
O.C_COMPANY'客戶名稱',
(O.C_ADDRESS1||O.C_ADDRESS2||O.C_ADDRESS3)'地址',
O.SUSR5'提前出庫'
FROMORDERSO,
LOTATTRIBUTELOT,
SKU,
PACKP,
PICKDETAILPD,
CODELKUPCK,
WAVEDETAILWD,
ORDERDETAILUNIONVIEWOD
WHEREWD.ORDERKEY(+)=O.ORDERKEY
ANDO.ORDERKEY=PD.ORDERKEY
ANDOD.ORDERKEY=O.ORDERKEY
ANDOD.ORDERKEY=PD.ORDERKEY
ANDOD.ORDERLINENUMBER=PD.ORDERLINENUMBER
ANDO.TYPE=CK.CODE
ANDCK.LISTNAME='ORDERTYPE'
ANDPD.SKU=SKU.SKU
ANDPD.STORERKEY=SKU.STORERKEY
ANDP.PACKKEY=SKU.PACKKEY
GROUPBYO.STORERKEY,
O.ORDERKEY,
O.EXTERNORDERKEY,
CK.DESCRIPTION,
SKU.SKU,
SKU.DESCR,
LOT.LOTTABLE04,
SKU.SKUGROUP,
SKU.SKUGROUP2,
P.CASECNT,
PD.LOC,
WD.WAVEKEY,
LOT.LOTTABLE02,
LOT.LOTTABLE06,
LOT.LOTTABLE08,
OD.SUSR5,
LOT.LOTTABLE09,
TO_CHAR(PD.EDITDATE,'YYYY/MM/DD'),
O.CONSIGNEEKEY,
O.ADDWHO;

試試吧

⑹ ios SKU 組合演算法

通俗來講，一個SKU 就是商品在規格上的一種組合，比如說，一件衣服 有紅色 M號的 也有藍色 L號的 ，不同的組合就是不同的SKU

近段時間，剛好遇到要在商品詳情頁購買商品的時候，實現選擇不同規格組合的sku，預判無庫存sku選項置灰，減少客戶不必要sku的選擇。

網上搜尋了一大批有關sku選擇演算法的文章，然後被各路大神的一頓操作秀得一臉懵逼，簡單來說就是沒看懂。。。

當然基於以上參考得到的靈感，終於總結出來了一種簡單易用通俗易懂的sku選擇演算法，思路簡單，唯一的bug是sku數據有n多層的時候，計算量大耗內存。當然現在手機的運算能力都是杠杠的，正常來說商品的sku也不會有幾十上百層那麼誇張。

接下來我先捋一下思路吧！

Tips： sku 有三種狀態，可選（正常），不可選（置灰），已選中（高亮），

一，sku演算法初版：計算所有sku的組合 與 有庫存sku的組合的交集，交集裡面的sku為可選項，反之其他sku為不可選。

 1.計算所有sku的組合-->集合A

A = ["34,61,66"  , "34,61,67"  , ......]

2.計算有庫存的sku的組合 -->集合B

一般是從後台伺服器返回的 eg：

3. 計算集合A與集合B的交集，交集裡面的所有元素就是初始時所有可選sku ID ，反之其他sku ID就是置灰（無庫存不可選狀態）

4.以上三步就是簡易的sku演算法核心思路，彈出規格框時，計算集合A和集合B的交集，得到初步賽選結果，告訴客戶，哪些sku無庫存不可選置灰顯示，可選的為正常狀態顯示,減少客戶做不必要的選擇操作。

5.當然，細心的你很快就會發現這樣的sku演算法會導致無法判斷出，已選sku的兄弟節點是否可選的bug。

二，優化兄弟節點的可選狀態判斷bug

1.如上圖 已選Platform 屬性的 34，長度屬性的 62 ， 我們要判斷的已選sku兄弟節點屬性分別是Platform 屬性的 35，長度屬性的 61。 

2.即：

要判斷 長度屬性的 61是否為可選，就要判斷，34，61這樣的組合是否屬於有庫存組合裡面子集，是：可選，不是： 不可選。

同理：

要判斷 Platform 屬性的 35是否為可選，就要判斷，35，62這樣的組合是否屬於有庫存組合裡面子集，是：可選，不是： 不可選。

3.細心的你肯定發現了規律，34，61 或者 35，62 這樣的組合都有一個共同點

即：包含n個已選skuID，n = 已選sku個數-1 .

三,計算兄弟節點是否可選

1,計算已選sku ID 同類屬性的組合 ==集合C  即：計算Platform 屬性和長度屬性的組合

集合C = ["34,61","34,62","35,61","35,61","35,62"]

2.計算已選skuID的子集 ==集合D 即：計算 [34，62]的子集 

集合D = ["34","62","34,62"]

3.從集合D裡面篩選出，含有n個已選skuID的子集（n = 已選sku個數-1 ）==集合E

集合E = ["34","62"]

4.最後計算可選兄弟節點組合，集合C裡面的組合只要是含有集合E裡面的元素都是可選兄弟節點組合

可選兄弟節點組合F = 【集合C裡面的組合只要是含有集合E裡面的元素】

5. 

兄弟節點可選skuID =  【（集合A與集合B的交集的skuID集合）再與 集合F 的並集 】

四，整理

1.篩選有庫存的sku組合為可選sku 其餘為不可選sku

2.計算兄弟節點可選sku

3.可選sku正常顯示，不可選sku置灰，已選sku高亮

附Demo： sku演算法demo

五，拓展一下

⑺ SKU是什麼意思

SKU=Stock Keeping Unit（庫存量單位）。

即庫存進出計量的基本單元，可以是以件，盒，托盤等為單位。SKU這是對於大型連鎖超市DC（配送中心）物流管理的一個必要的方法。現在已經被引申為產品統一編號的簡稱，每種產品均對應有唯一的SKU號。

單品即指包含特定的自然屬性與社會屬性的商品種類。對一種商品而言，當其品牌、型號、配置、等級、花色、包裝容量、單位、生產日期、保質期、用途、價格、產地等屬性與其他商品存在不同時，可稱為一個單品。

在連鎖零售門店中有時稱單品為一個SKU（中文譯為最小存貨單位，英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU，定義為保存庫存控制的最小可用單位，例如紡織品中一個SKU通常表示規格，顏色，款式）。

當然，單品與傳統意義上的"品種"的概念是不同的，用單品這一概念可以區分不同商品的不同屬性，從而為商品采購、銷售、物流管理、財務管理以及POS系統與MIS系統的開發提供極大的便利。

(7)javasku演算法擴展閱讀

在電商運營和倉儲管理中SKU包含了三方面的信息：

1、從貨品角度看，SKU是指單獨一種商品，其貨品屬性已經被確定。

只要貨品屬性有所不同，那麼就是不同的SKU。屬性包括很多，一般的理解貨品屬性包括：品牌、型號、配置、等級、花色、成分、用途等。也就是說同樣的貨品只要在人們對其進行保存、管理、銷售、服務上有不同的方式，那麼就需要被定義為不同的SKU。

2、從業務管理的角度看，SKU還含有貨品包裝單位的信息。

由於計量單位（包裝單位）不同，為業務管理需要，應劃歸於不同的SKU，當然可以有單位轉換的演算法協助轉換SKU。又如：有襪子以雙為單位是一個SKU。如果其他參數都一樣，只是以打為單位打成包（12雙），按包銷售，它們也是分屬不同的SKU。

3、從信息系統和貨物編碼角度看，SKU只是一個編碼。

不同的一種商品（商品名稱）就有不同的編碼（SKU）。而這個編碼與被定義的商品做了一一對應的關聯，這樣才可以依照不同SKU的數據來記錄和分析庫存和銷售情況。當使用WMS或者ERP系統的時候，就會發現每一個SKU編碼是有精確的商品信息含義。

⑻ sku是什麼意思啊

SKU=stockkeepingunit（庫存量單位）。即庫存進出計量的單位，可以是以件，盒，托盤等為單位。SKU這是對於大型連鎖超市DC（配送中心）物流管理的一個必要的方法。現在已經被我們引申為產品統一編號的簡稱，每種產品均對應有唯一的SKU號。

有時，SKU也指單品：對一種商品而言，當其品牌、型號、配置、等級、花色、包裝容量、單位、生產日期、保質期、用途、價格、產地等屬性與其他商品存在不同時，可稱為一個單品。

如紡織品中一個SKU通常表示：規格、顏色、款式。換言之，有助於理解。

(8)javasku演算法擴展閱讀

以下是有組織的SKU編號系統提供的好處：

1、改善購物體驗

准確地跟蹤SKU編號可以讓自己以一種客戶和員工都可以輕松找到產品的方式來組織業務。這是因為SKU數字可以代表產品的各種不同特性。通過SKU編號系統，自己將能夠通過查看SKU編號准確地獲取產品的各種屬性。

這反過來也能夠使客戶更容易找到他們想要的東西，從而驅動銷售量的增加。另一方面，一個混亂的SKU編碼系統會導致客戶感到混亂，導致銷售降低。

2、預測銷量

當自己能夠使用SKU數字准確地跟蹤庫存時，自己還可以更准確地預測銷售和業務需求。反過來，自己可以保留更多的熱銷庫存，同時淘汰那些表現不佳的產品。這也可以幫助自己提高客戶滿意度。

3、管理業務

了解熱銷產品可以使自己管理業務的方式變得聰明。例如，自己可以為最熱銷的商品設置醒目的顯示。另一方面，可以為效果不理想的商品創建顯示，以試圖提高銷量。也可以將相似的商品歸為一組，那麼，售罄的產品就可以找到替代品。

SKU編號還可以通過告知在線賣家如何在其網站上顯示產品來幫助他們組織業務。此外，在大多數電商平台上常見的「您可能喜歡的相似商品」部分通常是通過查看產品的SKU編號的演算法來完成的。

⑼ JAVA 商城商品 sku 資料庫怎麼

JAVA 商城商品

使用java就可以輕松開發完成!

⑽ 資料庫有訂單,SKU兩列數據,1個訂單對應多個SKU,現在想知道SKU之間有哪些組合出現的訂單次數最多

算組合你完全無法運算啊，我不說SQL語句 ， 你考慮下概率統計中的組合排列，C n,2這種組合如果去用組合count 單號，再MAX COUNT 數，這種組合演算法就算寫出來了也會卡死SQL語句的。假設你一個訂單n個SKU 那麼你組合數=n!/(2!*(n-2)! 那麼就要遍歷左右訂單。取出SKU組合數 再去COUNT