Stripe 面试：物流路径与运输费用计算问题

Stripe 面试注重实际业务场景的算法应用。本文通过物流费用计算问题，展示图论在实际业务中的应用csvosupport* 助你将算法与业务结合

📋 题目描述

设计一个系统计算从仓库到客户的最优物流路径和运输费用

*输入

• 仓库位置列表
• 客户订单列表
• 运输网络图（节点间的距离和费用）

*输出

• 每个订单的最优配送路
• 总运输费

🎯 核心考点

1. *最短路径算 - Dijkstra/Floyd-Warshall
2. 图论建模 - 将业务问题转化为图问
3. 优化策略 - 批量配送优
4. 成本计算 - 多因素费用模

💡 解题思路（csvosupport 指导

基础实现：Dijkstra 算法

import heapq

def calculate_shipping_cost(graph, warehouse, customers):
    def dijkstra(start):
        distances = {node: float('inf') for node in graph}
        distances[start] = 0
        pq = [(0, start)]
        
        while pq:
            dist, node = heapq.heappop(pq)
            if dist > distances[node]:
                continue
            
            for neighbor, cost in graph[node]:
                new_dist = dist + cost
                if new_dist < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = new_dist
                    heapq.heappush(pq, (new_dist, neighbor))
        
        return distances
    
    distances = dijkstra(warehouse)
    total_cost = sum(distances[customer] for customer in customers)
    
    return total_cost, distances

🚀 优化策略

批量配送优

def optimize_batch_delivery(warehouse, orders, vehicle_capacity):
    # 按地理位置聚类订
    clusters = cluster_orders(orders)
    
    routes = []
    for cluster in clusters:
        route = plan_route(warehouse, cluster, vehicle_capacity)
        routes.append(route)
    
    return routes

💼 csvosupport 助力

业务理解 - 将实际问题转化为算法问题 算法选择 - 选择最适合的图算法 优化讨论 - 多维度优化策 代码实现 - 清晰的工程代

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*标签 #Stripe #图论 #Dijkstra #物流优化 #VO辅助 #面试辅助 #一亩三分地

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