Stripe 面试问题——处理商户交易的聚合 - csOAhelp|代码代写|面试OA助攻|面试代面|作业实验代写|考试高分代考

题目背景

原题：

Stripe 在巴西需将客户的交易数据以每日聚合的方式提交给银行，这些记录被称为 Receivables，由以下三个关键字段标识：

merchant_id: 表示商户在 Stripe 平台的唯一 ID。
card_type: 表示交易使用的银行卡类型（例如 Visa）。
payout_date: 表示 Stripe 可以向商户提供资金的日期。

每笔交易可被表示为如下对象：

Transaction {
  string customer_id,
  string merchant_id,
  string payout_date,
  string card_type,
  int amount
}

实现一个 register_receivables 函数，该函数接收一个 CSV 格式的字符串作为输入，每行代表一笔交易。目标是对这些交易进行聚合，按商户 ID、卡类型、出账日期分组，输出每日的聚合交易总金额。

输入和输出的具体要求如下：

输入的第一行是标题行，可以直接忽略。
输出的第一行也是标题行：id,card_type,payout_date,amount。
输出不要求特定的排序顺序。

输入输出示例

示例输入 1

customer_id,merchant_id,payout_date,card_type,amount
cust1,merchantA,2021-12-30,Visa,150
cust2,merchantA,2021-12-30,Visa,200
cust3,merchantB,2021-12-31,MasterCard,300
cust4,merchantA,2021-12-30,Visa,50

输出：

id,card_type,payout_date,amount
merchantA,Visa,2021-12-30,400
merchantB,MasterCard,2021-12-31,300

示例输入 2

customer_id,merchant_id,payout_date,card_type,amount
cust1,merchantA,2021-12-29,MasterCard,50
cust2,merchantA,2021-12-29,Visa,150
cust3,merchantB,2021-12-31,Visa,300
cust4,merchantB,2021-12-29,MasterCard,200

输出：

id,card_type,payout_date,amount
merchantA,MasterCard,2021-12-29,50
merchantA,Visa,2021-12-29,150
merchantB,Visa,2021-12-31,300
merchantB,MasterCard,2021-12-29,200

解题思路

初步设计

为解决此问题，我的设计思路如下：

解析输入数据：
使用标准的 CSV 库读取数据，跳过标题行。将每行解析为交易对象，存入内存方便后续处理。
数据分组与聚合：
- 使用一个字典，键为 (merchant_id, card_type, payout_date) 的三元组，值为交易金额的累加值。
- 遍历交易记录，更新字典中的金额累加值。
格式化输出：
- 将字典中的数据提取并格式化为 CSV 输出格式。
- 添加标题行，输出结果即可。

数据结构选择

字典：
适合作为存储分组数据的容器，以 (merchant_id, card_type, payout_date) 为键，可以快速查找和更新金额。
CSV 解析：
使用标准的 CSV 库进行数据读取和写入，保证代码简洁且易于维护。

具体实现步骤

解析输入数据：
- 使用 Python 的 csv.reader 逐行读取输入数据。
- 跳过标题行，将后续行解析为交易对象。
分组与聚合：
- 遍历每一行交易数据，提取 merchant_id、card_type 和 payout_date。
- 检查是否已存在于字典中，若存在则更新金额；否则初始化为当前交易金额。
生成输出：
- 使用 csv.writer 格式化输出数据。
- 输出时按照 id,card_type,payout_date,amount 的顺序构造每一行。

示例干跑（Dry Run）

以示例输入 1 为例：

输入：

customer_id,merchant_id,payout_date,card_type,amount
cust1,merchantA,2021-12-30,Visa,150
cust2,merchantA,2021-12-30,Visa,200
cust3,merchantB,2021-12-31,MasterCard,300
cust4,merchantA,2021-12-30,Visa,50

步骤 1：解析数据

读取后存储为：

[{"merchant_id": "merchantA", "card_type": "Visa", "payout_date": "2021-12-30", "amount": 150},
 {"merchant_id": "merchantA", "card_type": "Visa", "payout_date": "2021-12-30", "amount": 200},
 {"merchant_id": "merchantB", "card_type": "MasterCard", "payout_date": "2021-12-31", "amount": 300},
 {"merchant_id": "merchantA", "card_type": "Visa", "payout_date": "2021-12-30", "amount": 50}]

步骤 2：分组与聚合

创建字典并逐步更新：

初始状态：{}
第一条交易：{("merchantA", "Visa", "2021-12-30"): 150}
第二条交易：{("merchantA", "Visa", "2021-12-30"): 350}
第三条交易：{("merchantA", "Visa", "2021-12-30"): 350, ("merchantB", "MasterCard", "2021-12-31"): 300}
第四条交易：{("merchantA", "Visa", "2021-12-30"): 400, ("merchantB", "MasterCard", "2021-12-31"): 300}

步骤 3：格式化输出

生成的 CSV 格式数据为：

id,card_type,payout_date,amount
merchantA,Visa,2021-12-30,400
merchantB,MasterCard,2021-12-31,300

时间和空间复杂度分析

时间复杂度：
- 解析 CSV 数据的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是交易记录的数量。
- 分组与聚合的时间复杂度为 O(n)。
- 格式化输出的时间复杂度为 O(k)，其中 k 是最终输出的聚合组数量。
- 总时间复杂度为 O(n + k)。
空间复杂度：
- 存储交易记录的字典占用 O(k) 的空间，其中 k 是聚合组的数量。
- 输入数据存储所需的空间为 O(n)。
- 总空间复杂度为 O(n + k)。

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