javasku算法

⑴ sku必须大于0怎么弄

如果想要保证SKU（库存量单位）必须大于0，可以使用一个简单的判断语句来实现。例如，在java语言中，可以这样写：
if (sku > 0) {
// 执行后续操作
}
在这段代码中，如果SKU大于0，则会执行后续操作。如果SKU小于等于0，则不会执行后续操作。
另外，如果想要保证SKU的值始终大于0，还可以使用条件运算符来更新SKU的值。例如，可以这样写：
sku = (sku > 0) ? sku : 0;

⑵ Sku超量阈值设置 java怎么实现

较为常用的图像二值化方法有：1）全局固定阈值；2）局部自适应阈值；3）OTSU等。局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小。不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。常用的局部自适应阈值有：1）局部邻域块的均值；2）局部邻域块的高斯加权和。

⑶ 淘宝sku算法浅析

        最近项目遇到了一个难题，就是模仿淘宝上的选择规格，首先我先来解释下什么是sku，sku（Stock Keeping Unit 库存量单位）即库存进出计量的基本单元，可以是以件，盒，托盘等为单位。sku这是对于大型连锁超市DC（配送中心）物流管理的一个必要的方法。上面的话可能你们没有听懂是什么意思,具体请打开手淘，选择服装类的产品（由于服装类的产品可选规格较多，比较容易进行比较）。
        当时项目开始并不是采用这个sku算法，而是采用遍历查询的方式,将所有结果进行拆分，拆分成几个不同属性的集合；例如颜色、内存、大小等；然后通过用户点击按钮，去遍历后台有无包括这种规格的商品（除了库存为0）；如果没有则把按钮变成灰色（即改变状态）；让我们来分析下这种方案的优缺点。

尺寸：5.0寸、4.5寸
型号：土豪金、红、黑
内存：128G、64G

        现在这几种类型一共有2 * 3 * 2 = 12种排列组合，然而只有3种组合是正确的（其中还要排除库存为0的情况）一开始先保存好每一个按钮和每一列的位置进入一个List<List<TagEnable>> 的数组中，TagEnable记录着每一个按钮的状态（0代表者正常，1代表选中，2代表不可选（库存为0||无规格））；然后当用户点击的时候，用Map<Integer,String> 记录选中的按钮和文字；并把每一个按钮先设置为不可点击，之后根据文字去对按钮进行设置状态。
        这种算法是比较直接的一种实现，但是很繁琐，循环嵌套循环，可以简单分析下算法复杂度，如果sku属性组合元素的总和数用m来表示，可选的数据的长度是n的话，那么算法的步骤大概是m*n，这看起来好像不怎么复杂；不过，每次判断一个sku组合是否和result中的 组合匹配，却不是一个简单的过程，实际上，这可以看做是一个字符串匹配的一个算法了， 最简单的还是使用正则匹配，m * n次正则匹配，这样就不怎么快了吧。正则表达式很不稳定，万一sku组合中有一些特殊字符，就可能导致一个正则匹配没能匹配到我们想要的表达式。
而且，当用户全部选中的时候，根据这种算法，只会出现一种情况，就是未选中的全部都变成不可选（即变成灰色），这大大影响了用户的体验。如下图：

        sku算法是利用数学的集合思想来写的。即先把可能的排列组合列出来，即取出集合中的所有子集，数学上叫做幂集。
就是如果第一条数据["5.0寸", "黑", "128G"]可选，
那么以下的组合肯定存在：

例如：当用户进行如下的选择：5.0寸、128G
那么如何判断 4.5寸这个按钮的状态呢？只需判断4.5寸、128G是否可选（集合U是否存在（4.5寸-128G）这个组合并且库存不为0），以此类推：

于是乎，我们可以得出下列的结果：

在使用淘宝的过程中，我发现他们可以根据用户选择按钮的唯一值确定图像（例如在这案例中，颜色是唯一的），当用户只选择唯一值时，便可以确定其图像

做法是这样子的：先遍历原始数据，如果用户选择的组合在原数据中是唯一的话，则可以确定其图像。

https://github.com/hfkai/SkuSelects

⑷ 分仓补货算法

分仓补货算法

问题陈述
阿芙仓列表：阿芙北京仓、中通三仓、众帆2仓、华夏龙仓
问题：每周计算每个SKU工厂仓向阿芙仓发货计划

问题分解：
分仓补货拆分为：
1、2C业务分仓补货（工厂仓到阿芙北京仓、中通三仓、众帆两仓）
2、2B业务分仓补货（工厂仓到华夏龙仓、北京仓）
3、2B平台分仓补货（华夏龙仓到京东、唯品各仓）

1.1首先解决2C业务分仓补货：

先计算单个SKU工厂仓向阿芙仓的发货计划
再合并各个SKU的发货计划

1.1.1：计算单一SKU分仓补货：
输入条件：
1、 销售预测数据：未来60天，各销售渠道该SKU每天的销售量预估；（每周固定时间导入系统，确保有最新的销售预测数据）f（t），t=1,2,3,4，……,60;
2、 T1：工厂仓发货至阿芙各仓的备货、物流、入库总时长；（配置变量，目前可以设置为7天）
3、 S0：工厂仓该SKU的“可用”（未被其它发货计划占用）库存；（如何获取？）
4、 S在途：阿芙各仓的在途库存；（如何获取？没有的时候怎么办？）
5、 库存管理策略配置：库存上限系数Smax、库存下限系数Smin、调拨触发库存系数Ss；（比如，可以考虑设置为：60天、30天、23天），该配置可以按照不同的SKU、不同的阿芙仓进行配置。马迷纯露可以考虑设置为：中通和众帆各仓：45天、20天、13天；阿芙北京仓：60天、30天、23天。
6、 配置各个阿芙仓和销售渠道的对应关系，从而将各个渠道未来60天的销售预测数据，结合过去30天的阿芙各仓历史发货数据，计算得到未来60天阿芙各仓的每天发货量预测数；g（t），t=1,2,3,4，……,60;
7、 配置箱规（一箱商品有多少件）

算法描述：
1、 是否触发补货条件：
如果当前某个阿芙仓的库存数量，按照销售预测，达到触发条件（可供销售的天数不足触发条件设定的天数），
则：进行补货。
2、 补货数量计算：
补货数量 = 库存上限（从7天后算起，库存上限配置天数的发货数量）- 库存下限数量（库存下限数量 = 当前库存 – 未来7天预估发货量）
3、 发货箱数计算：
按照补货数量，进行取整箱操作。不足1箱发1箱。不留尾数。同时输出个数和箱数。

特例规则：月销低于500个，只补货到北京仓。不分仓。

输出描述：
输出2个表格
表1: 各个2C渠道销售预测核对表

表2：各个2C仓库存、销售预测、补货数量、

思考：
指导原则：
1、 奥卡姆剃刀原理：如无必要，勿增实体。如果能减少参与运算的变量，则尽量减少。
2、 用“及时反馈”弥补“预测不准”。

基于以上考量，按照优先级，我们需要：
1、任意时刻，阿芙各个业务仓库（阿芙的各个2C业务仓，京东、唯品各仓）的可用库存大于0；
2、在满足条件1的前提下，业务仓的商品库存量不要过多（过多的标准，依据SKU和业务平台而有不同，比如，热销商品，30天？）；
3、补货成本合理；

约束条件：整箱发货

最简算法：
针对特定SKU，统计过去30天各仓发货数量，并预计未来30天发货量等于过去30天；

⑸ java.sql.SQLException: 未找到要求的from关键字

SELECTO.STORERKEY'货主',
WD.WAVEKEY'wave号',
O.ORDERKEY'系统订单号',
O.EXTERNORDERKEY'外部订单号',
TO_CHAR(LOT.LOTTABLE04,'YYYY/MM/DD')'批次',
TO_CHAR(LOT.LOTTABLE04,''IW''||''W'')'周别',
CK.DESCRIPTION'订单类型',
SKU.SKU'产品代码',
SKU.DESCR'产品名称',
SKU.SKUGROUP'产品类型',
SKU.SKUGROUP2'物料组',
PD.LOC'库位',
ROUND(SUM(PD.QTY)/P.CASECNT,3)'数量',
SUM(PD.QTY)'EA',
ROUND(SUM(PD.QTY*SKU.STDGROSSWGT/1000)/P.CASECNT,3)'毛重吨位',
ROUND(SUM(PD.QTY*SKU.STDCUBE/1000000)/P.CASECNT,3)'体积',
LOT.LOTTABLE02,
LOT.LOTTABLE06,
LOT.LOTTABLE07,
LOT.LOTTABLE08,
OD.SUSR5AS'三星库位',
LOT.LOTTABLE09,
TO_CHAR(PD.EDITDATE,''YYYY/MM/DD'')'运作日期',
O.CONSIGNEEKEY'ShipTo',
O.ADDWHO'录入人',
O.EDITWHO'最近修改人',
PD.ADDWHO'分配人',
PD.EDITWHO'发运人',
O.C_COMPANY'客户名称',
(O.C_ADDRESS1||O.C_ADDRESS2||O.C_ADDRESS3)'地址',
O.SUSR5'提前出库'
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;

试试吧

⑹ ios SKU 组合算法

通俗来讲，一个SKU 就是商品在规格上的一种组合，比如说，一件衣服 有红色 M号的 也有蓝色 L号的 ，不同的组合就是不同的SKU

近段时间，刚好遇到要在商品详情页购买商品的时候，实现选择不同规格组合的sku，预判无库存sku选项置灰，减少客户不必要sku的选择。

网上搜寻了一大批有关sku选择算法的文章，然后被各路大神的一顿操作秀得一脸懵逼，简单来说就是没看懂。。。

当然基于以上参考得到的灵感，终于总结出来了一种简单易用通俗易懂的sku选择算法，思路简单，唯一的bug是sku数据有n多层的时候，计算量大耗内存。当然现在手机的运算能力都是杠杠的，正常来说商品的sku也不会有几十上百层那么夸张。

接下来我先捋一下思路吧！

Tips： sku 有三种状态，可选（正常），不可选（置灰），已选中（高亮），

一，sku算法初版：计算所有sku的组合 与 有库存sku的组合的交集，交集里面的sku为可选项，反之其他sku为不可选。

 1.计算所有sku的组合-->集合A

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

2.计算有库存的sku的组合 -->集合B

一般是从后台服务器返回的 eg：

3. 计算集合A与集合B的交集，交集里面的所有元素就是初始时所有可选sku ID ，反之其他sku ID就是置灰（无库存不可选状态）

4.以上三步就是简易的sku算法核心思路，弹出规格框时，计算集合A和集合B的交集，得到初步赛选结果，告诉客户，哪些sku无库存不可选置灰显示，可选的为正常状态显示,减少客户做不必要的选择操作。

5.当然，细心的你很快就会发现这样的sku算法会导致无法判断出，已选sku的兄弟节点是否可选的bug。

二，优化兄弟节点的可选状态判断bug

1.如上图 已选Platform 属性的 34，长度属性的 62 ， 我们要判断的已选sku兄弟节点属性分别是Platform 属性的 35，长度属性的 61。 

2.即：

要判断 长度属性的 61是否为可选，就要判断，34，61这样的组合是否属于有库存组合里面子集，是：可选，不是： 不可选。

同理：

要判断 Platform 属性的 35是否为可选，就要判断，35，62这样的组合是否属于有库存组合里面子集，是：可选，不是： 不可选。

3.细心的你肯定发现了规律，34，61 或者 35，62 这样的组合都有一个共同点

即：包含n个已选skuID，n = 已选sku个数-1 .

三,计算兄弟节点是否可选

1,计算已选sku ID 同类属性的组合 ==集合C  即：计算Platform 属性和长度属性的组合

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

2.计算已选skuID的子集 ==集合D 即：计算 [34，62]的子集 

集合D = ["34","62","34,62"]

3.从集合D里面筛选出，含有n个已选skuID的子集（n = 已选sku个数-1 ）==集合E

集合E = ["34","62"]

4.最后计算可选兄弟节点组合，集合C里面的组合只要是含有集合E里面的元素都是可选兄弟节点组合

可选兄弟节点组合F = 【集合C里面的组合只要是含有集合E里面的元素】

5. 

兄弟节点可选skuID =  【（集合A与集合B的交集的skuID集合）再与 集合F 的并集 】

四，整理

1.筛选有库存的sku组合为可选sku 其余为不可选sku

2.计算兄弟节点可选sku

3.可选sku正常显示，不可选sku置灰，已选sku高亮

附Demo： sku算法demo

五，拓展一下

⑺ SKU是什么意思

SKU=Stock Keeping Unit（库存量单位）。

即库存进出计量的基本单元，可以是以件，盒，托盘等为单位。SKU这是对于大型连锁超市DC（配送中心）物流管理的一个必要的方法。现在已经被引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号。

单品即指包含特定的自然属性与社会属性的商品种类。对一种商品而言，当其品牌、型号、配置、等级、花色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他商品存在不同时，可称为一个单品。

在连锁零售门店中有时称单品为一个SKU（中文译为最小存货单位，英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU通常表示规格，颜色，款式）。

当然，单品与传统意义上的"品种"的概念是不同的，用单品这一概念可以区分不同商品的不同属性，从而为商品采购、销售、物流管理、财务管理以及POS系统与MIS系统的开发提供极大的便利。

(7)javasku算法扩展阅读

在电商运营和仓储管理中SKU包含了三方面的信息：

1、从货品角度看，SKU是指单独一种商品，其货品属性已经被确定。

只要货品属性有所不同，那么就是不同的SKU。属性包括很多，一般的理解货品属性包括：品牌、型号、配置、等级、花色、成分、用途等。也就是说同样的货品只要在人们对其进行保存、管理、销售、服务上有不同的方式，那么就需要被定义为不同的SKU。

2、从业务管理的角度看，SKU还含有货品包装单位的信息。

由于计量单位（包装单位）不同，为业务管理需要，应划归于不同的SKU，当然可以有单位转换的算法协助转换SKU。又如：有袜子以双为单位是一个SKU。如果其他参数都一样，只是以打为单位打成包（12双），按包销售，它们也是分属不同的SKU。

3、从信息系统和货物编码角度看，SKU只是一个编码。

不同的一种商品（商品名称）就有不同的编码（SKU）。而这个编码与被定义的商品做了一一对应的关联，这样才可以依照不同SKU的数据来记录和分析库存和销售情况。当使用WMS或者ERP系统的时候，就会发现每一个SKU编码是有精确的商品信息含义。

⑻ sku是什么意思啊

SKU=stockkeepingunit（库存量单位）。即库存进出计量的单位，可以是以件，盒，托盘等为单位。SKU这是对于大型连锁超市DC（配送中心）物流管理的一个必要的方法。现在已经被我们引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号。

有时，SKU也指单品：对一种商品而言，当其品牌、型号、配置、等级、花色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他商品存在不同时，可称为一个单品。

如纺织品中一个SKU通常表示：规格、颜色、款式。换言之，有助于理解。

(8)javasku算法扩展阅读

以下是有组织的SKU编号系统提供的好处：

1、改善购物体验

准确地跟踪SKU编号可以让自己以一种客户和员工都可以轻松找到产品的方式来组织业务。这是因为SKU数字可以代表产品的各种不同特性。通过SKU编号系统，自己将能够通过查看SKU编号准确地获取产品的各种属性。

这反过来也能够使客户更容易找到他们想要的东西，从而驱动销售量的增加。另一方面，一个混乱的SKU编码系统会导致客户感到混乱，导致销售降低。

2、预测销量

当自己能够使用SKU数字准确地跟踪库存时，自己还可以更准确地预测销售和业务需求。反过来，自己可以保留更多的热销库存，同时淘汰那些表现不佳的产品。这也可以帮助自己提高客户满意度。

3、管理业务

了解热销产品可以使自己管理业务的方式变得聪明。例如，自己可以为最热销的商品设置醒目的显示。另一方面，可以为效果不理想的商品创建显示，以试图提高销量。也可以将相似的商品归为一组，那么，售罄的产品就可以找到替代品。

SKU编号还可以通过告知在线卖家如何在其网站上显示产品来帮助他们组织业务。此外，在大多数电商平台上常见的“您可能喜欢的相似商品”部分通常是通过查看产品的SKU编号的算法来完成的。

⑼ JAVA 商城商品 sku 数据库怎么

JAVA 商城商品

使用java就可以轻松开发完成!

⑽ 数据库有订单,SKU两列数据,1个订单对应多个SKU,现在想知道SKU之间有哪些组合出现的订单次数最多

算组合你完全无法运算啊，我不说SQL语句 ， 你考虑下概率统计中的组合排列，C n,2这种组合如果去用组合count 单号，再MAX COUNT 数，这种组合算法就算写出来了也会卡死SQL语句的。假设你一个订单n个SKU 那么你组合数=n!/(2!*(n-2)! 那么就要遍历左右订单。取出SKU组合数 再去COUNT