並列陣列在商業程式設計中，尤其在處理大量關聯資料時，能展現其效率和靈活性。例如，電商平臺的商品編號和價格、客戶ID和訂單資訊等，都適用於並列陣列的儲存和管理方式。相較於單一陣列，並列陣列更易於維護和更新，也能提升資料處理速度。然而，在資料量極大時，仍需考量記憶體的使用效率，並搭配合適的搜尋演算法，才能最大化其效益。臺灣許多電商和零售企業已將並列陣列應用於庫存管理、客戶關係管理等系統，有效提升營運效率。
6.5 並列陣列的應用
在程式設計中，當我們需要儲存多個相關的資料時，通常會使用陣列來儲存。然而，在某些情況下，使用並列陣列（parallel arrays）可以更有效地解決問題。並列陣列是指多個陣列之間的元素具有間接關係。
並列陣列的優點
並列陣列最常用於處理具有間接關係的資料。例如，如果我們需要儲存商品的編號和價格，使用並列陣列可以很方便地實作。然而，如果商品的編號是連續的（例如0、1、2、3等），我們可以直接使用商品編號作為陣列的索引，而不需要使用並列陣列。
提高搜尋效率
在前面的例子中，當客戶訂購商品106或108時，程式會在第一次或第二次迴圈中找到匹配項。但是，即使找到匹配項，程式仍然會繼續搜尋直到迴圈結束。為了改善這種情況，我們可以修改迴圈控制條件。改為當找到匹配項時立即離開迴圈。
修改後的程式
以下是修改後的findItem()模組：
看圖說話：
上述流程圖顯示了修改後的findItem()模組。當找到匹配項時，立即設定foundIt為"Y"，然後離開迴圈。這樣可以提高程式的效率，特別是在大型陣列中。
高科技理論與商業養成系統指引
在當今快速變化的商業環境中，企業和個人需要不斷學習和適應新的技術和策略，以保持競爭力。高科技理論與商業養成系統是指結合了先進技術和管理理論的方法，旨在提高企業和個人的效率、創新能力和可持續發展能力。
個人與組織發展理論
個人與組織發展理論是商業養成系統的核心部分。這些理論包括個人成長模型、組織變革管理、長官力發展等。透過這些理論，企業可以幫助員工提高技能和知識，增強團隊合作和溝通能力，從而提高整體績效。
高科技應用於養成體系
高科技在商業養成體系中的應用包括資料分析、人工智慧、雲端運算等。這些技術可以幫助企業更好地瞭解客戶需求、最佳化業務流程、提高決策效率。例如，資料分析可以幫助企業瞭解客戶行為和偏好，人工智慧可以幫助企業自動化業務流程和提高客戶服務品質。
資料驅動的成長模式
資料驅動的成長模式是指使用資料分析和機器學習演算法來預測和最佳化業務成長。這種模式可以幫助企業更好地瞭解市場趨勢和客戶需求，從而做出更好的決策。例如，使用資料分析可以幫助企業瞭解哪些產品或服務最受歡迎，哪些客戶最有價值。
看圖說話：
這個圖表展示了高科技理論與商業養成系統的關係，從個人與組織發展理論開始，到高科技應用於養成體系，然後到資料驅動的成長模式，最終到業務最佳化和決策，從而提高效率和創新能力。
陣列應用於查詢與管理
在高科技領域中，陣列是一種基本且強大的資料結構，能夠有效地儲存和管理大量的資料。特別是在商業和個人養成系統中，陣列可以用於查詢、排序和分析資料。
陣列的定義和初始化
陣列是一種同型別資料的集合，儲存於連續的記憶體空間中。每個陣列元素都有一個索引（或稱為鍵），用於存取該元素。陣列的大小在初始化時就需要定義，例如：
看圖說話：
上述流程圖描述了陣列的基本生命週期，從定義大小到初始化和儲存資料。
查詢演算法
在陣列中查詢特定元素是一種常見的操作。以下是一個簡單的查詢演算法範例：
看圖說話：
這個流程圖展示了一個簡單的查詢演算法，使用while迴圈遍歷陣列，直到找到目標元素或遍歷完成。
陣列在商業和個人養成中的應用
陣列可以用於各種商業和個人養成的場景，例如：
- 客戶管理：使用陣列儲存客戶資料，方便查詢和管理。
- 庫存管理：使用陣列儲存商品資料，實作快速查詢和更新。
- 學習管理：使用陣列儲存學習資料，追蹤進度和成績。
隨著技術的進步，陣列將繼續在各個領域中發揮重要作用。未來的發展方向包括：
- 大資料分析：使用陣列儲存和分析大量資料。
- 人工智慧：使用陣列實作人工智慧演算法，例如機器學習和深度學習。
- 雲端運算：使用陣列儲存和管理雲端資料。
高效率搜尋陣列的技術
在前面的範例中，客戶的訂單專案編號需要與可用的專案編號完全匹配，以確定專案的正確價格。然而，在某些情況下，程式設計師可能需要在陣列中工作以範圍值。範圍值是任何一系列的值，例如 1 到 5 或 20 到 30。
假設一家公司決定為客戶提供大量折扣當客戶訂購多個專案，如圖 6-12 所示。
範圍匹配搜尋技術
要在陣列中搜尋範圍匹配，程式設計師可以使用類別似於線性搜尋的技術，但需要考慮範圍值。例如，若要找到客戶訂購的專案數量所對應的折扣，程式設計師可以使用一個陣列來儲存摺扣的下限和上限，以及對應的折扣百分比。
範圍匹配搜尋演算法
範圍匹配搜尋演算法可以如下所示：
- 初始化折扣百分比為 0。
- 對陣列中的每個元素進行迴圈。
- 如果客戶訂購的專案數量大於或等於下限且小於或等於上限，則更新折扣百分比。
- 如果找到匹配的範圍，則離開迴圈。
- 傳回折扣百分比。
範圍匹配搜尋最佳化
要最佳化範圍匹配搜尋，程式設計師可以使用以下技術：
- 將陣列排序：如果陣列已經排序，則可以使用二元搜尋法來找到匹配的範圍。
- 使用雜湊表：如果陣列很大，則可以使用雜湊表來儲存範圍值和對應的折扣百分比。
看圖說話：
這個流程圖展示了範圍匹配搜尋演算法的步驟，包括初始化折扣百分比、對陣列中的每個元素進行迴圈、更新折扣百分比、離開迴圈和傳回折扣百分比。
平行陣列的應用：計算折扣
在商業應用中，計算折扣是常見的需求。例如，根據顧客訂單的數量，商家可能會提供不同的折扣率。以下是使用平行陣列來計算折扣的方法。
問題描述
假設我們有一個商店，根據顧客訂單的數量，提供不同的折扣率。折扣率如下：
- 0-8 件：0% 折扣
- 9-12 件：10% 折扣
- 13-25 件：15% 折扣
- 26 件或以上：20% 折扣
不良的解決方案
一種不良的解決方案是建立一個包含所有可能的訂單數量的陣列，並儲存每個數量對應的折扣率。這種方法有幾個缺點：
- 需要一個很大的陣列，佔用大量記憶體。
- 必須重複儲存相同的值。例如，前九個元素都儲存 0，接下來四個元素都儲存 0.10。
- 如何確保陣列元素夠用？如果顧客訂單數量超過陣列的大小，該怎麼辦？
更好的解決方案
更好的解決方案是建立兩個平行陣列，每個陣列有四個元素。一個陣列儲存折扣率，另一個陣列儲存每個折扣率對應的最低訂單數量。
看圖說話：
上述流程圖描述瞭如何使用平行陣列計算折扣率。首先，根據訂單數量，找到對應的最低訂單數量。然後，根據最低訂單數量，找到對應的折扣率。
實作
以下是實作這個解決方案的步驟：
- 建立兩個平行陣列：
discounts和quan_limits。 - 在
discounts陣列中儲存折扣率，在quan_limits陣列中儲存每個折扣率對應的最低訂單數量。 - 根據訂單數量，找到對應的最低訂單數量。
- 根據最低訂單數量，找到對應的折扣率。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 並列陣列於商業程式設計的應用與最佳化
package "NumPy 陣列操作" {
package "陣列建立" {
component [ndarray] as arr
component [zeros/ones] as init
component [arange/linspace] as range
}
package "陣列操作" {
component [索引切片] as slice
component [形狀變換 reshape] as reshape
component [堆疊 stack/concat] as stack
component [廣播 broadcasting] as broadcast
}
package "數學運算" {
component [元素運算] as element
component [矩陣運算] as matrix
component [統計函數] as stats
component [線性代數] as linalg
}
}
arr --> slice : 存取元素
arr --> reshape : 改變形狀
arr --> broadcast : 自動擴展
arr --> element : +, -, *, /
arr --> matrix : dot, matmul
arr --> stats : mean, std, sum
arr --> linalg : inv, eig, svd
note right of broadcast
不同形狀陣列
自動對齊運算
end note
@enduml看圖說話：
上述流程圖描述瞭如何根據訂單數量找到對應的折扣率。
這種方法比不良的解決方案更有效，因為它只需要兩個小陣列，並且可以輕易擴充套件到不同的折扣率和最低訂單數量。
從現代管理者提升效能的角度來看，深入剖析並列陣列的應用及其在商業養成系統中的價值，可以發現，這種資料結構能有效提升資料處理效率，特別是在處理大量關聯資料時，例如客戶管理、庫存控管和學習追蹤等。相較於傳統的單一陣列，並列陣列的優勢在於其能更清晰地表達資料間的間接關係，減少程式碼複雜度，並最佳化搜尋和匹配的效率。然而，並列陣列也存在一些侷限性，例如需要仔細管理陣列間的同步性，以及在處理複雜資料關係時可能需要引入更進階的資料結構。
權衡並列陣列的優缺點後，玄貓認為，對於高階管理者而言，理解並應用此種資料結構的關鍵在於將其與實際業務場景結合，例如透過分析客戶訂單數量與折扣率的關係，制定更精準的行銷策略，或是利用並列陣列最佳化庫存管理系統，降低營運成本。此外，隨著大資料和人工智慧技術的發展，並列陣列的應用場景將更加廣泛，例如在機器學習中用於特徵工程和模型訓練。接下來的幾年，預見更多企業將運用並列陣列提升資料處理能力，進而最佳化商業決策和提升市場競爭力。對於重視效率提升和資料驅動決策的管理者，學習並應用並列陣列將是提升自身和團隊競爭力的重要策略。
