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你這個問題，本質(zhì)上是個兩集合求距離關(guān)系的問題。因為評分數(shù)據(jù)相對是比較固定的。首先要解決的是任意兩個不同集合中元素之間距離的問題。 哈。
一種簡單的方法是查表法。例如20km * 20km的區(qū)域，按照50m x 50m為網(wǎng)格，則有400x400的網(wǎng)格點（物理空間），不同網(wǎng)格點之間的路徑距離做表待查詢。實際上有些網(wǎng)格點可以優(yōu)先剔除。
以上說的是，當(dāng)明確A集合的一個元素位置和B集合的一個元素位置，求兩者之間距離的問題。
余下是確實誰與誰的關(guān)系。哈。說人話就是，究竟基于用戶計算出最優(yōu)司機的列表還是基于司機計算出最可服務(wù)的用戶列表。
這個原則上哪個集合元素少，就用哪個集合作為主對象，例如用戶遠比司機上，則基于用戶，計算出針對每個用戶的最優(yōu)司機列表。但實際設(shè)計需要根據(jù)數(shù)據(jù)和其他方面的問題綜合考慮。
不失一般性的給出一個算法思路。
以更大區(qū)域相對（50x50），構(gòu)成一個司機子集。這些子集之間原則上是可以存在重復(fù)元素的（子集覆蓋的物理空間存在重疊）。然后以新用戶為主對象，在其落于子集中再做分析計算，確定基于用戶的最優(yōu)司機列表。
上述設(shè)計，主要考慮，司機的信息相對已知，容易實現(xiàn)基于空間做預(yù)分類。哈。
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這個問題好像聽說過，比如滴滴打車，用的是haskell？好像是這門語言。
它的后臺算法是把全國的地圖分成無數(shù)個六邊形，里面包含了精度、緯度等等很多信息，然后根據(jù)算法即時提取范圍內(nèi)的司機。。。。。。然后。。。。。
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有兩個關(guān)鍵指標，距離和評分，要實現(xiàn)匹配算法，你需要指定這兩個參數(shù)的權(quán)重，寫出一個公式根據(jù)這兩個參數(shù)得出一個匹配分數(shù)。可以后臺實時的計算匹配數(shù)，你開始匹配的時候只管排序獲取就行了。也可以在分配的時候全部計算一遍，但這樣耗時太大，建議距離和評分變化之后立即計算評分。
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