我的商品库经历
之前在外贸行业做过SaaS，对接过阿里国际站的商品库。在没有对接阿里国际站商品库之前，公司早已有自己的商品库设计【跟阿里的设计还是有很大出入的，包括但不限于：商品维度以及数据结构、预置skuId(数据量过大)和组合的时候生成skuId，新建商品组合sku的时候设计的不一样，自然在选择商品的时候也不一样】，实际上处理起来复杂的多，不单单要处理数据结构上的不一致，还要考虑业务需求上的特殊性（比如：下单的时候选择了一批不同的商品，然后再次选择商品，再次回到订单页面的时候相同的商品要进行组合展示等等）
运用 集合、 矩阵、排列组合、 sku组合算法设计（json key的唯一性）等，具体代码实现等。有很多 编程思想 在解决实际问题非常有效，在没有系统学习的时候，已经可以写出复合某些算法的程序了。
当时的商品库改造不涉及库存问题
原有的商品字段
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阿里国际站商品字段
以下内容来源于政采云前端团队，记录一下他们是怎么做的，学习学习
前言
在我们实际开发过程中，商品创建页会先进行规格组装，商品购买页会对规格选择做处理。规格组装通过规格组合成 SKU 集合，规格选择根据规格内容获取库存数据量，计算 SKU 是否可被选择，两者功能在电商流程中缺一不可。
组装 SKU 实践
属性描述 SKU
最小存货单位( Stock Keeping Unit )在连锁零售门店中有时称单品为一个 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。
业务场景
只要是做电商类相关的产品，比如购物 APP、购物网站等等，都会遇到这么一个场景，每个商品对应着多个规格，用户可以根据不同的规格组合，选择出自己想要的产品。我们自己在生活中也会经常用到这个功能。
现有规格
const type = ["男裤", "女裤"]const color = ["黑色", "白色"]const size = ["S","L"]
那么根据现有规格，可以得到所有的 SKU 为：
[["男裤", "黑色", "S"],["男裤", "黑色", "L"],["男裤", "白色", "S"],["男裤", "白色", "L"],["女裤", "黑色", "S"],["女裤", "黑色", "L"],["女裤", "白色", "S"],["女裤", "白色", "L"],]
SKU 组合实现思路
笛卡尔积
首先让我们来看看笛卡尔积的描述
笛卡尔乘积是指在数学中，两个[集合] X 和 Y 的笛卡尔积(Cartesian product)，又称 [ 直积 ] ，表示为 X × Y，第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的所有可能 [ 有序对 ] 的其中一个成员
- 假设集合 A = { a, b }，集合 B = { 0, 1, 2 }，则两个集合的笛卡尔积为 { ( a, 0 ), ( a, 1 ), ( a, 2), ( b, 0), ( b, 1), ( b, 2) }
看来笛卡尔积满足组合计算的条件，那么下面先来一波思维碰撞，先通过导图，看看怎么实现
通过上面的思维导图，可以看出这种规格组合是一个经典的排列组合，去组合每一个规格值得到最终 SKU。
那么让我们来进行代码实现，看看代码如何实现笛卡尔积。
实现代码
/*** 笛卡尔积组装* @param {Array} list* @returns []*/function descartes(list) {// parent 上一级索引;count 指针计数let point = {}; // 准备移动指针let result = []; // 准备返回数据let pIndex = null; // 准备父级指针let tempCount = 0; // 每层指针坐标let temp = []; // 组装当个 sku 结果// 一：根据参数列生成指针对象for (let index in list) {if (typeof list[index] === 'object') {point[index] = { parent: pIndex, count: 0 };pIndex = index;}}// 单维度数据结构直接返回if (pIndex === null) {return list;}// 动态生成笛卡尔积while (true) {// 二：生成结果let index;for (index in list) {tempCount = point[index].count;temp.push(list[index][tempCount]);}// 压入结果数组result.push(temp);temp = [];// 三：检查指针最大值问题，移动指针while (true) {if (point[index].count + 1 >= list[index].length) {point[index].count = 0;pIndex = point[index].parent;if (pIndex === null) {return result;}// 赋值 parent 进行再次检查index = pIndex;} else {point[index].count++;break;}}}}
让我们看看实际的输入输出和调用结果。
那么这个经典的排列组合问题就这样解决啦。接下来，让我们再看看，如何在商品购买中，去处理商品多规格选择。
商品多规格选择
开始前回顾下使用场景
这个图片已经能很明确的展示业务需求了。结合上述动图可知，在用户每次选择了某一规格后，需要通过程序的计算去处理其他规格情况，以便给用户提供当前情况下可供选择的其他规格。
那么让我们来看看实现思路，首先在初始化中，提供可选择的 SKU，从可选择的 SKU 中去剔除不包含的规格内容，在剔除后，提供可以进行下一步选择的规格，后续在每次用户点击情况下，处理可能选中的 SKU，最终在全部规格选择完成后，得到选中的 SKU。
商品多规格选择实现思路
邻接矩阵
首先，看下什么是邻接矩阵，来自百度百科的解释
- 用一个二维数组存放顶点间关系（边或弧）的数据，这个二维数组称为邻接矩阵。
- 逻辑结构分为两部分：V 和 E 集合，其中，V 是顶点，E 是边。因此，用一个一维数组存放图中所有顶点数据。
字面描述可能比较晦涩难懂，那么让我们来看看图片帮助理解，如果两个顶点互通（有连线），那么它们对应下标的值则为 1，否则为 0。
让我们继续前面的🌰 数据来看
规格
const type = ["男裤", "女裤"]const color = ["黑色", "白色"]const size = ["S","L"]
假设总 SKU 的库存值为下面示例，可选为有库存，不可选为某项规格无库存
[["男裤", "黑色", "S"], // S 无号["男裤", "黑色", "L"],["男裤", "白色", "S"], // S 无号["男裤", "白色", "L"],["女裤", "黑色", "S"], // S 无号["女裤", "黑色", "L"],["女裤", "白色", "S"], // S 无号["女裤", "白色", "L"],]
那么根据邻接矩阵思想，可以得到结果图：
从图中可以看出，SKU 中每两规格都可选择，那么相对的标志值为 1，否则为 0，当整条规格选中都是 1，才会使整条 SKU 链路可选。
思路是有了，但是如何通过代码去实现呢，想必大家也有各种方式去实现，那么我就介绍下自己的实现方式：集合。
计算思路
集合
想起集合，那么计算思路算是有了，这边我们需要用集合相等的情况，去处理 SKU 和规格值的计算。
实现思维导图
核心代码
计算质数方法：
/*** 准备质数* @param {Int} num 质数范围* @returns*/getPrime: function (num) {// 从第一个质数 2 开始let i = 2;const arr = [];/*** 检查是否是质数* @param {Int} number* @returns*/const isPrime = (number) => {for (let ii = 2; ii < number / 2; ++ii) {if (number % ii === 0) {return false;}}return true;};// 循环判断，质数数量够完成返回for (i; arr.length < total; ++i) {if (isPrime(i)) {arr.push(i);}}// 返回需要的质数return arr;}// 上述动图入参以及返回结果展示：// getPrime(500) return==>// 0: (8) [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]// 1: (8) [23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53]// 2: (8) [59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89]// 3: (8) [97, 101, 103, 107, 109, 113, 127, 131]// 4: (8) [137, 139, 149, 151, 157, 163, 167, 173]// 5: (8) [179, 181, 191, 193, 197, 199, 211, 223]// 6: (8) [227, 229, 233, 239, 241, 251, 257, 263]
初始化处理，得到第一批邻接矩阵结果：
/*** 初始化，格式需要对比数据，并进行初始化是否可选计算*/init: function () {this.light = util.cloneTwo(this.maps, true);var light = this.light;// 默认每个规则都可以选中，即赋值为 1for (var i = 0; i < light.length; i++) {var l = light[i];for (var j = 0; j < l.length; j++) {this._way[l[j]] = [i, j];l[j] = 1;}}// 对应结果值，此处将数据处理的方法对应邻接矩阵的思维导图// 0: (8) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]// 1: (8) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]// 2: (8) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]// 3: (8) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]// 4: (8) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]// 5: (8) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]// 6: (8) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]// 得到每个可操作的 SKU 质数的集合for (i = 0; i < this.openway.length; i++) {// 计算结果单行示例：// this.openway[i].join('*') ==> eval(2*3*5*7*11*13*17*19)this.openway[i] = eval(this.openway[i].join('*'));}// return 初始化得到规格位置，规格默认可选处理，可选 SKU 的规格对应的质数合集this._check();}
计算是否可选方法：
/*** 检查是否可以选择，更新邻接矩阵对应结果值* @param {Boolean} isAdd 是否新增状态* @returns*/_check: function (isAdd) {var light = this.light;var maps = this.maps;for (var i = 0; i < light.length; i++) {var li = light[i];var selected = this._getSelected(i);for (var j = 0; j < li.length; j++) {if (li[j] !== 2) {//如果是加一个条件，只在是 light 值为 1 的点进行选择if (isAdd) {if (li[j]) {light[i][j] = this._checkItem(maps[i][j], selected);}} else {light[i][j] = this._checkItem(maps[i][j], selected);}}}}return this.light;}，/*** 检查是否可选内容，更新邻接矩阵对应结果值* @param {Int} item 当前规格质数* @param {Array} selected* @returns*/_checkItem: function (item, selected) {// 拿到可以选择的 SKU 内容集合var openway = this.openway;var val;// 拿到已经选中规格集合*此规格集合值val = item * selected;// 可选 SKU 集合反除，查询是否可选for (var i = 0; i < openway.length; i++) {this.count++;if (openway[i] % val === 0) {return 1;}}return 0;}
添加规格方法：
/** 选择可选规格后处理* @param {array} point [x, y]*/add: function (point) {point = point instanceof Array ? point : this._way[point];// 得到选中规格对应的质数内容var val = this.maps[point[0]][point[1]];// 检查是否可选中if (!this.light[point[0]][point[1]]) {throw new Error('this point [' + point + '] is no availabe, place choose an other');}// 判断是否选中内容已经存在已经选择内容中if (val in this.selected) return;var isAdd = this._dealChange(point, val);this.selected.push(val);// 选择后邻接矩阵对应数据修改为 2，以做是否可选区分this.light[point[0]][point[1]] = 2;this._check(!isAdd);}
移除已选规格方法：
/*** 移除已选规格* @param {Array} point*/remove: function (point) {point = point instanceof Array ? point : this._way[point];// 容错处理try {var val = this.maps[point[0]][point[1]];} catch (e) {}if (val) {// 在选中内容中，定位取出需要移除规格质数for (var i = 0; i < this.selected.length; i++) {if (this.selected[i] == val) {var line = this._way[this.selected[i]];// 对应邻接矩阵内容更新为可选this.light[line[0]][line[1]] = 1;// 从已选内容中移除this.selected.splice(i, 1);}}// 进行重新计算this._check();}}
参考文献
1.上述集合计算思路借鉴文献， 详情见链接 (http://git.shepherdwind.com/sku-search-algorithm.html)。
2.另一种正则匹配实现思路文献借鉴，详情见链接 (https://gist.github.com/shepherdwind/2141756)。
3.邻接矩阵思路借鉴文献，详情见链接 (https://gist.github.com/shepherdwind/2141756)。
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