python如何利用算法解决业务上的【分单问题】
分单是很多企业日常工作中非常典型的一项内容,它非常复杂,但同时又极为重要,如何合理的分单是企业管理中一个很重要的课题。
之所以说分单很复杂,是因为影响单据该分给谁,分多少量这个事儿本身就有太多的影响因子;一旦管理者在分单的公平性上出现大的问题,厚此薄彼了,往大了讲,员工的做事积极性有可能都会被挫伤。
简单列举几类:
1、员工的技能矩阵;
2、员工的出勤数据;
3、各种类型单据的SPT(标准作业时间);
4、员工手中已有的单据量;
5、不同类型单据量的分布情况;
6、某种类型的单据不够分时,该优先分给谁;
7、每次单据的来件数量、来件的类型高度不确定;
8、当某种类型给某些员工少分了一些数量,如何在另外一些类型上尽量多分他一些,使得每个人分到的总量尽可能均衡;
9、单据的黑白名单策略(某些类型,某些申请人提的优先不分给哪些人,优先分给哪些人);
10、某个单据被被驳回过,如何在第二次分单时优先分给当初的处理人;
11、某些人可以同时处理两个环节,如何保证他不处理同一个单据的前后两个环节,避免内控管理失效;
12、多个领单小组共享某些流程端口,如何区分单据优先分给哪个组;
13、如何保证每个人能处理能力范围内的尽可能多的类型的单据,以确保员工的能力得到充分锻炼;
……
您瞅瞅,我觉没撒谎,这可一点都不简单。偏偏在小爬我的实际业务中,就被要求解决这么头疼的问题。但是你以为小爬我这就怕了?NO NO NO,需求越有挑战,小爬越高兴。
先说说如何解决每个人分配的单据量不均衡的问题,其中一种思路:我们把总单据量基于业务类型分成N组,然后基于每个员工能处理的业务类型和当天的出勤情况,找到能处理每种业务类型的人员列表,假设是M个人。我们可以利用算法,每次分单前将人员列表的顺序随机打乱,那么每次分单时,每个人都有一定概率出现在队列末尾,也就是单据不够分给他的情况,最终只要我们把N组类型的单据都分完时,大家的概率总体上是均衡的,不过概率的事儿没人能说它绝对公平。
下面这段代码,就可以完美地打乱某个列表的顺序,让它彻底重排:
import random
def shuffle_list(lst):
'''将列表的顺序随机打乱,得到一个新的列表'''
new_lst = lst[:] # 复制原列表,否则会影响原列表
random.shuffle(new_lst) # 打乱顺序
return new_lst
可是它依然不是绝对公平的,没法保证每个人分到的单据量尽可能一样多,因为它只是在模拟扔色子,寄希望于概率均匀分布。如何保证大家的数量相对公平呢?
我们不妨利用python的字典,存储每个人(key)已经分到的单据号的列表合集,把列表作为字典的Value。当我们在对某种类型的N个单据分给M个人时,就好比是发扑克牌,但是又不能简单去按顺序发牌,而是看谁手上的牌少,就优先把剩余的牌发给它,这样手上牌少的人,总是能被照顾,直到最后大家手上发到的牌数接近。如何知道这个特殊的字典中,到底哪个Key的牌最少(列表的长度最短)呢?您不妨参考下下面的算法。
def get_Dic_shortest_key(keyList,my_dict):
'''根据输入的字典,字典的键对应的值都是一个列表,如果哪个键对应的列表的长度最短,则返回该键'''
shortest_key = None
shortest_length = float('inf')
for key, value in my_dict.items():
if key in keyList and len(value) < shortest_length:
shortest_key = key
shortest_length = len(value)
# Return the key with the shortest list value
return shortest_key
有了上面的算法,我们也就解决了每次的发牌优先分给谁的问题,怎么把牌发完到对的人手上,就不是个问题了,代码示例如下:
def seperate_list(lst,personList, personFormNumber_dic):
"""
将一个列表拆分成n个子列表组成的二维列表,要求每个子列表元素的长度尽可能接近
:param lst: 待分配的单据号列表
:param personList: 可以参与此次分单的人员列表
:param personFormNumber_dic:字典结构,每个人key手上已有的单据列表value
:return: personFormNumber_dic 返回这个字典(每个人手上的单据清单)
"""
m = len(lst)
for i in range(m): # 从后往前遍历列表
targetPerson=""
targetPerson=get_Dic_shortest_key(personList,personFormNumber_dic)
for random_element in lst:
personFormNumber_dic[targetPerson].append(random_element)
lst.remove(random_element)
break
return personFormNumber_dic
希望这些对现实业务的思考和代码实现,能对您的工作有所启发。不管咋说,活到老,学到老。拒绝躺平,一起卷起来!
快来关注本公众号 获取更多爬虫、数据分析的知识!

python如何利用算法解决业务上的【分单问题】的更多相关文章
- 解决resteasy上传表单文件名乱码
Dubbo在2.6版本后合并了dubbox的resteasy代码后,可以支持rest风格的接口发布,但是在使用form表单上传文件的时候,获取的文件名称是乱码. 下面通过对源码分析一下原因,并提供一种 ...
- JAVAEE——BOS物流项目09:业务受理需求分析、创建表、实现自动分单、数据表格编辑功能使用方法和工作单快速录入
1 学习计划 1.业务受理需求分析 n 业务通知单 n 工单 n 工作单 2.创建业务受理环节的数据表 n 业务通知单 n 工单 n 工作单 3.实现业务受理自动分单 n 在CRM服务端扩展方法根据手 ...
- 完整数据分析流程:Python中的Pandas如何解决业务问题
开篇 作为万金油式的胶水语言,Python几乎无所不能,在数据科学领域的作用更是不可取代.数据分析硬实力中,Python是一个非常值得投入学习的工具. 这其中,数据分析师用得最多的模块非Pandas莫 ...
- 如何解决Python脚本在Linux和Windows上的格式问题
python是一种对缩进有严格要求的语言, Python脚本可以使用非常多的工具进行编写,笔者在Linux系统使用JEdit进行Python脚本编写,由于在Linux编写脚本比较痛苦,比如想一眼看出相 ...
- xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题
xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题
- Python开发——利用正则表达式实现计算器算法
Python开发--利用正则表达式实现计算器算法 (1)不使用eval()等系统自带的计算方法 (2)实现四则混合运算.括号优先级解析 思路: 1.字符串预处理,将所有空格去除 2.判断是否存在括号运 ...
- SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu
%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 2 ...
- 史上最详细的C语言和Python的插入排序算法
史上最详细的C语言和Python的插入排序算法插入排序原理:所谓插入排序,就像我们在打牌(斗地主)时,整理我们自己手中自己的牌一样,就像是2,1,3,9,J,K,5,4,这四张牌.我们要把它其中的几张 ...
- Python数据结构与算法--算法分析
在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义 ...
- 02_利用numpy解决线性回归问题
02_利用numpy解决线性回归问题 目录 一.引言 二.线性回归简单介绍 2.1 线性回归三要素 2.2 损失函数 2.3 梯度下降 三.解决线性回归问题的五个步骤 四.利用Numpy实战解决线性回 ...
随机推荐
- Dash 2.9.0版本重磅新功能一览
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/dash-master 大家好我是费老师,就在昨晚,Dash框架发布了其2.9.0版本更新,在一众更新 ...
- Java 2023年接地气的中高级面试题一(附答案)
直入主题: Q1:为什么要用分布式锁? 在分布式系统中,多个进程或线程可能会同时访问共享资源,这可能会导致数据不一致.并发性问题.性能下降等问题.为了解决这些问题,我们通常会使用分布式锁来协调多个进程 ...
- flutter widget---->FloatingActionButton
在Flutter中说起Button,floatingActionButton用的也非常的多.今天我们就来学习一下. Simple Example import 'package:flutter/mat ...
- Three.js 进阶之旅:全景漫游-初阶移动相机版
声明:本文涉及图文和模型素材仅用于个人学习.研究和欣赏,请勿二次修改.非法传播.转载.出版.商用.及进行其他获利行为. 摘要 3D 全景技术可以实现日常生活中的很多功能需求,比如地图的街景全景模式.数 ...
- window启动和停止服务命令
NET STOP serviceNET STOP 用于终止 Windows 服务.终止一个服务可以取消这个服务正在使用的任何一个网络连接.同样的一些服务是依赖于另外一些服务的.终止一个服务就会终止其它 ...
- [Chrome]插件的导出与导入[转载]
1 文由 毕竟是在墙内,暂时又没有有效的FQ工具,换设备了,但需要使用原先旧设备下载的插件.只能出此下策liao~ 2 导出插件 step1 Chrome: 进入插件管理界面 Chrome: 更多工具 ...
- 深入理解 python 虚拟机:字节码教程(1)——原来装饰器是这样实现的
深入理解 python 虚拟机:字节码教程(1)--原来装饰器是这样实现的 在本篇文章当中主要给大家介绍在 cpython 当中一些比较常见的字节码,从根本上理解 python 程序的执行.在本文当中 ...
- day06-SpringCloud Ribbon
SpringCloud Ribbon 1.Ribbon介绍 1.1Ribbon是什么? 官网地址:Netflix/ribbon: Ribbon(github.com) SpringCloud Ribb ...
- MySQL(十)表空间结构:区、段与碎片区
表空间结构:区.段与碎片区 为什么要有区? B+树中的每一层的页都会形成一个双向链表,双向链表之间的物理位置可能会离得非常远,当遇到范围查询的适用场景的时候,就会定位到最左边和最右边的记录,然后沿 ...
- Kubuesphere部署Ruoyi(二):部署kubesphere
先决条件: 更换DNS 更换apt的镜像源 Ubuntu下永久性修改DNS vi /etc/systemd/resolved.conf DNS字段取消注释,并修改DNS为223.5.5.5 223.5 ...