Организация кэширования данных о динамике запасов требует разумного подхода к управлению состоянием (или "кэшем") для разных товаров и событий. Вот как можно реализовать кэш длиной O(n), чтобы запускать алгоритм расчета результата с i-го события для любого товара:
### Подход к реализации
1. **Структура данных**:
- Используйте массив или список для хранения текущего состояния запасов для каждого товара.
- Создайте отдельный массив (или список) для кэширования результатов последнего вычисленного значения запаса для каждого события.
2. **Расчет хранилища**:
- Создайте функцию для обработки событий. Она должна принимать индекс события и текущий запас, чтобы пересчитывать запасы на основе предыдущих изменений.
- При обработке события обновляйте текущее состояние запасов, а также сохраняйте результаты в кэш.
3. **Кэширование**:
- Используйте метод мемоизации. Целесообразно хранить результаты обработки событий, чтобы избежать повторного вычисления.
- Когда обрабатывается событие, проверьте, было ли это событие уже обработано. Если да, просто верните закэшированное значение.
4. **Оптимизация по времени**:
- Чтобы запустить алгоритм расчета с i-го события: просто вызовите вашу функцию обработки событий с индексом i.
- Если событие i и все последующие еще не были обработаны, обработайте их и закэшируйте результаты по мере необходимости.
5. **Хранение состояний**:
- Каждый товар должен иметь свой отдельный кэш, поэтому храните кэши в виде карты, где ключом является товар, а значением - список результатов для каждого события.
6. **Очистка Кэша**:
- Для предотвращения переполнения кэша разработайте стратегию очистки, когда кэш превышает определенный размер или по завершении определенного периода.
### Пример реализации
Вот пример на Python:
```python
class InventoryCache:
def __init__(self):
self.cache = {} # Кэш для хранения результатов
self.current_stock = {} # Текущие запасы
self.events = [] # Последовательность событий
def add_event(self, product, event):
self.events.append((product, event))
def process_event(self, index):
if index in self.cache:
return self.cache[index]
product, event = self.events[index]
# Обновление запасов в зависимости от типа события
if event['type'] == 'add':
self.current_stock[product] = self.current_stock.get(product, 0) + event['value']
elif event['type'] == 'remove':
self.current_stock[product] = max(0, self.current_stock.get(product, 0) - event['value'])
# Можно добавить другие типы событий...
# Сохраняем результат
self.cache[index] = self.current_stock.get(product, 0)
return self.cache[index]
def calculate_from_event(self, start_index):
for i in range(start_index, len(self.events)):
self.process_event(i)
# Пример использования
inventory = InventoryCache()
inventory.add_event('product_1', {'type': 'add', 'value': 100})
inventory.add_event('product_1', {'type': 'remove', 'value': 30})
inventory.add_event('product_2', {'type': 'add', 'value': 50})
# Запустить расчёт с 1-го события
inventory.calculate_from_event(1)
print(inventory.current_stock) # Визуализируем текущее состояние запасов
```
Этот подход позволяет вам эффективно кэшировать данные о запасах и быстро обрабатывать события с заданного индекса, минимизируя повторные вычисления.