ItemBalancer

ItemBalancer é uma biblioteca flexível que permite distribuir itens entre categorias pré-definidas com base em proporções especificadas. Com um mecanismo respaldado por cache, ele garante cálculos em tempo real eficientes para atribuições equilibradas de itens.

Justificativa: Movido por uma explicação inicial de um amigo de trabalho sobre distribuição probabilística, resolvi criar esta implementação simplista. Ela tem como objetivo resolver o desafio de distribuir itens em categorias com diferentes probabilidades, garantindo uma distribuição justa e proporcional.

Instalação

Use o gerenciador de pacotes Composer para instalar a ItemBalancer.

composer require ananiaslitz/item-balancer

Uso

require 'vendor/autoload.php';

use Ananiaslitz\ItemBalancer\RedisCache;
use Ananiaslitz\ItemBalancer\Distributor;

$categories = ['A', 'B'];
$percentages = [70, 30];
$cache = new RedisCache();
$distributor = new Distributor($cache, $categories, $percentages);

$result = $distributor->distribute('ItemX');
print_r($result);

Neste exemplo, estamos distribuindo o ItemX entre as categorias A e B com uma proporção de 70% para A e 30% para B. O resultado mostrará a categoria para a qual ItemX foi distribuído.

Configuração usando Docker

Para facilitar o desenvolvimento e os testes, fornecemos um arquivo docker-compose.yaml que permite que você rode uma instância do Redis em um container Docker.

Pré-requisitos

• Docker
• Docker Compose

Variáveis de ambiente

REDIS_HOST=127.0.0.1
REDIS_PORT=6379

Instruções

1. Clone o repositório.
2. No diretório raiz do projeto, execute: docker-compose up -d
3. O serviço Redis estará rodando na porta 6379.

Quando estiver usando a biblioteca em seu projeto, lembre-se de configurar o host do Redis para redis se estiver usando Docker.

Contribution

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<a href="https://github.com/ananiaslitz/itemBalancer/graphs/contributors"> <img src="https://contrib.rocks/image?repo=Ananiaslitz/itemBalancer" /> </a>

Aviso sobre Precisão

Quando se utiliza quantidades menores para a distribuição, a precisão dos resultados pode ser influenciada por fatores estocásticos e pela própria natureza do algoritmo probabilístico. Portanto, é importante ter em mente que, com baixas quantidades, pode não ser possível garantir uma distribuição que reflita exatamente as porcentagens estabelecidas.

No entanto, à medida que a quantidade de itens aumenta, a precisão da distribuição tende a se aproximar das porcentagens especificadas. Recomenda-se realizar testes com volumes significativos de dados para obter uma representação mais precisa das categorias de distribuição.