架构：决策树解决用户需求

相信在很多业务下我们需要定义一些规则，比如满足规则 A，则 xx1，满足规则 B 则 xx2。用一个“高端”一点的表达就是一棵决策树，很简单的需求。

于这种思维方式，在一次活动期间，我们需要对参与活动的人进行风险控制。PM 的需求很简单：两个人是好友，则 3 天内只能使用 1 个优惠，两个人不是好友，则 3 天可以使用 2 个优惠。

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涉世未深的程序员，看到这个需求后，心里暗暗的觉得“so easy”，不就是 if/else 轻松解决

看似完美的解决方法，上线后，等待程序员的苦日子就来了。
我需要把某棵树的 A 节点和 C 节点重新组织，形成一条行的规则。
我需要修改阈值，修改时间范围。
我需要根据不同的规则，触发不同的响应。

程序员 1.0 开始忙于改配置、测试、上线。随着策略变复杂，需求变化更快，上线出问题也越来越多。程序员 1.0 开始应接不暇了，开始频繁的出错，决策树代码复杂而不可维护了。

2.0 版本的程序员，吸收了前面的经验教训，在决策树的原理上，复用最大化。我们将决策树的每个节点都按照最小化规则来组织，抽象最小规则元素。

特征：按照一定业务逻辑实现的类型。比如是否好友、3天使用优惠数量等等
阈值：配置的触发规则的值
逻辑判断：用于比较特征和阈值之间关系的实现。
对于决策树的分叉，在逻辑上可以抽取成独立的链式关系。即对于图一，我们可以抽象出 ABB1/ABB2/AC 三条规则链，且三条规则链相互独立。

对这个链式的规则结果进行统计，将得到和决策树一致的结论，但是节点的存储和组织更加的冗余了。
基于这个认知，我们做了一个规则引擎：

所有的节点都格式化成：特征、阈值、逻辑判断 三要素
所有的决策树打散成独立的链式节点
标准化，表示我们可以搭建一套很完整的产品管理后台

最后

以上就是孝顺河马为你收集整理的架构：决策树解决用户需求的全部内容，希望文章能够帮你解决架构：决策树解决用户需求所遇到的程序开发问题。

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