做外包网站摘要百度竞价什么时候开始的

一个金额分摊的算法，将折扣分摊按比例（细单实收在总体的占比）到各个细单中。
此算法需要达到以下要求：

1. 折扣金额接近细单总额，甚至折扣金额等于细单金额，某些时候甚至超过细单总额，要保证实收不为负数。
2. 复杂度O(n)

…
写这个算法的初衷，就是因为现在网上的分摊算法，都没有考虑到最后一项不够减、只循环一次、折扣金额接近总额…

用例：
细单1：8.91
细单2：21.09
细单3：0.01
三个细单总和是 30.01
折扣金额：30
按比例分摊后，应该只有一项是 0.01

废话不多，直接上代码：
细单对象：

	/*** 细单类*/@Datapublic static class Detail {/*** 用来标识记录*/private Long id;/*** 总额*/private BigDecimal money;}

分摊算法：（忽略了金额从小到大排序，后续补上）

    /*** 分摊** @param detailList    细单* @param discountMoney 折扣* @return 新的细单集合*/public static List<Detail> allocateDiscountMoney(List<Detail> detailList, BigDecimal discountMoney) {// 分摊总金额BigDecimal allocatedAmountTotal = discountMoney;// 剩余分摊金额BigDecimal leftAllocatedAmount = allocatedAmountTotal;// 订单总实收BigDecimal orderTotalAmount = detailList.stream().map(Detail::getMoney).reduce(BigDecimal::add).orElse(BigDecimal.ZERO);// 结果集List<Detail> resultList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < detailList.size(); i++) {// 结果Detail resultDetail = new Detail();BeanUtils.copyProperties(detailList.get(i), resultDetail);BigDecimal money = resultDetail.getMoney();// 占比比例=自身实收/实收总额BigDecimal proportion = money.divide(orderTotalAmount, 10, RoundingMode.UP);// 分摊金额 = 总分摊金额*占比比例BigDecimal allocatedMoney = allocatedAmountTotal.multiply(proportion);// 折扣分摊金额向上取整，将精度差异提前吸收，此举使得最后一项足够吸收剩余折扣金额allocatedMoney = allocatedMoney.setScale(2, RoundingMode.UP);// 是否该订单最后一条商品 或者 已经不够分摊if (i == detailList.size() - 1 || leftAllocatedAmount.subtract(allocatedMoney).compareTo(BigDecimal.ZERO) <= 0) {allocatedMoney = leftAllocatedAmount;}// 防止订单金额负数（若最后一项执行此逻辑，则导致总金额有误）if (money.subtract(allocatedMoney).compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0) {allocatedMoney = money;}// 单个商品分摊后的金额BigDecimal goodsActualMoneyAfterAllocated = money.subtract(allocatedMoney);// 累减已分摊金额leftAllocatedAmount = leftAllocatedAmount.subtract(allocatedMoney);resultDetail.setMoney(goodsActualMoneyAfterAllocated);resultList.add(resultDetail);}return resultList;}

测试类：

public static void main1() {List<Detail> detailList = new ArrayList<>();//Detail detail = new Detail();detail.setId(1L);detail.setMoney(new BigDecimal("8.91"));detailList.add(detail);//Detail detail2 = new Detail();detail2.setId(2L);detail2.setMoney(new BigDecimal("21.07"));detailList.add(detail2);//Detail detail3 = new Detail();detail3.setId(3L);detail3.setMoney(new BigDecimal("0.01"));detailList.add(detail3);System.out.println("分摊前:" + JSON.toJSONString(detailList));List<Detail> allocated = allocateDiscountMoney(detailList, new BigDecimal("30"));System.out.println("分摊后:" + JSON.toJSONString(allocated));}

问题：为什么每一项算分摊金额都是向上取整？
答：除最后一项外的每一项的折扣分摊算多了，最后一项就分摊得少，保证最后一项一定够分摊，前面的项在迭代时可以做金额如果不够分摊的兜底处理。而如果这么做，前面的不先兜底，后面的如果不够分摊是需要再往前找项来帮忙分摊的，复杂度就比较高。

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折扣金额的分摊，是反向的，其实正向的分摊也一并适用，并且逻辑是等价的。
例如：
细单1：8.91
细单2：21.09
细单3：0.01
三个细单总和是 30.01
折扣金额：30
我们也可以看做最终金额为 0.01，用0.01来分摊。

/*** 分摊** @param detailList    细单* @param tgtTotalMoney 待分摊的目标总金额* @return 新的细单集合*/public static List<Detail> allocateTgtTotalMoney(List<Detail> detailList, BigDecimal tgtTotalMoney) {// 分摊总金额BigDecimal allocatedAmountTotal = tgtTotalMoney;// 剩余分摊金额BigDecimal leftAllocatedAmount = allocatedAmountTotal;// 订单总实收BigDecimal orderTotalAmount = detailList.stream().map(Detail::getMoney).reduce(BigDecimal::add).orElse(BigDecimal.ZERO);// 结果集List<Detail> resultList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < detailList.size(); i++) {// 结果Detail resultDetail = new Detail();BeanUtils.copyProperties(detailList.get(i), resultDetail);BigDecimal money = resultDetail.getMoney();// 占比比例=自身实收/实收总额BigDecimal proportion = money.divide(orderTotalAmount, 10, RoundingMode.UP);// 分摊金额 = 总分摊金额*占比比例BigDecimal allocatedMoney = allocatedAmountTotal.multiply(proportion);// 折扣分摊金额向上取整，将精度差异提前吸收，此举使得最后一项足够吸收剩余折扣金额allocatedMoney = allocatedMoney.setScale(2, RoundingMode.UP);// 是否该订单最后一条商品 或者 已经不够分摊if (i == detailList.size() - 1 || leftAllocatedAmount.subtract(allocatedMoney).compareTo(BigDecimal.ZERO) <= 0) {allocatedMoney = leftAllocatedAmount;}// 累减已分摊金额leftAllocatedAmount = leftAllocatedAmount.subtract(allocatedMoney);resultDetail.setMoney(allocatedMoney);resultList.add(resultDetail);}return resultList;}

测试类：

public static void main2() {List<Detail> detailList = new ArrayList<>();//Detail detail = new Detail();detail.setId(1L);detail.setMoney(new BigDecimal("8.91"));detailList.add(detail);//Detail detail2 = new Detail();detail2.setId(2L);detail2.setMoney(new BigDecimal("21.07"));detailList.add(detail2);//Detail detail3 = new Detail();detail3.setId(3L);detail3.setMoney(new BigDecimal("0.01"));detailList.add(detail3);System.out.println("分摊前:" + JSON.toJSONString(detailList));List<Detail> allocated = allocateTgtTotalMoney(detailList, new BigDecimal("0.1"));System.out.println("分摊后:" + JSON.toJSONString(allocated));}

算法缺点（隐患）：在折扣分摊的算法中，在需要保证每一项细单金额大于0的场景下，此算法需要谨慎使用，因为可能会把金额分摊为0元，但其实这也很难避免，因为总价30.01，折扣30，有很多项都会是0，只能说还有改进的空间，可以进行改动（例如向上取整）以保证在概率上出现0的情况少点。而且需要进行从小到大排序。

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