Stripe 面試：物流路徑與運輸費用計算問題

Stripe 面試注重實際業務場景的演算法應用。本文通過物流費用計算問題，展示圖論在實際業務中的應用，oavoservice 助你將演算法與業務結合。

📋 題目描述

設計一個系統計算從倉庫到客戶的最優物流路徑和運輸費用。

輸入：

• 倉庫位置列表
• 客戶訂單列表
• 運輸網絡圖（節點間的距離和費用）

輸出：

• 每個訂單的最優配送路徑
• 總運輸費用

🎯 核心考點

1. 最短路徑演算法 - Dijkstra / Floyd-Warshall
2. 圖論建模 - 將業務問題轉化為圖問題
3. 優化策略 - 批量配送優化
4. 成本計算 - 多因素費用模型

💡 解題思路（oavoservice 指導）

基礎實作：Dijkstra 演算法

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

🚀 優化策略

批量配送優化

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

💼 oavoservice 助力

業務理解 - 將實際問題轉化為演算法問題 演算法選擇 - 選擇最適合的圖演算法 優化討論 - 多維度優化策略 程式碼實作 - 清晰的工程程式碼

聯繫 oavoservice，專業 VO 面試輔助！

標籤： #Stripe #圖論 #Dijkstra #物流優化 #VO輔助 #面試輔助 #一畝三分地

需要面試真題？ 立刻聯繫微信 Coding0201，獲得真題。