CN118377756B - 一种智慧物流查询方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种智慧物流查询方法及系统，其方法包括：将物流信息存储在多个关联的表单中，对各表单中的各字段进行压缩，包括：根据优选度的大小确定目标分段长度，根据目标分段长度将字段对应的所有数据划分为多个数据段，在目标分段长度对应的数据段的编码结果后面添加预设的标识符和数码，作为数据段的压缩结果，所有数据段的压缩结果组成字段的压缩结果；根据查询信息中包含的字段以及表单之间的关联字段，对各表单中的各字段的压缩结果进行定位解码，将定位解码的结果作为查询结果。本发明通过定位解码提高了物流信息的查询效率。

Description

一种智慧物流查询方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域。更具体地，本发明涉及一种智慧物流查询方法及系统。

背景技术

物流信息涵盖了从货物出发地到目的地的整个物流过程中所涉及的各种信息，例如运输信息、货物信息、签收信息等，这些信息在相互关联的不同表单中存储、管理和传递，以确保货物在物流过程中的顺利运输和及时交付。

相关技术中，例如申请公布号为CN117311644A的中国专利申请文件，其公开了一种智慧物流数据的存储管控方法及系统，基于预测标识数据，对多条存储物流数据进行分类，形成至少一个物流数据集合；对于每一个物流数据集合，对该物流数据集合包括的存储物流数据进行特征挖掘操作，以输出该物流数据集合对应的第一数据特征表示以及和第二数据特征表示，基于第一数据特征表示和第二数据特征表示之间的关系，将至少一个物流数据集合和多个数据存储设备进行关联处理；分别将每一个物流数据集合压缩存储至关联的数据存储设备。

通过上述对相关技术的描述可以看出，相关技术中对物流信息进行存储时，需要进行压缩处理；霍夫曼编码是一种常用的数据压缩技术，通过将不同频率的字符转换为不同长度的编码，最大程度地减少编码结果的存储量，以实现数据的高效存储；但在解码过程中却存在一个限制：霍夫曼编码只能从编码结果的开头开始解码，而无法在编码结果中定位并直接解码某个特定字符，这会对物流查询的效率产生影响。

发明内容

为解决上述利用霍夫曼编码对物流数据进行编码压缩时，无法在编码结果中定位解码，影响物流查询效率的技术问题，本发明在如下的多个方面中提供方案。

在第一方面中，本发明提供了一种智慧物流查询方法，包括：将物流信息存储在多个表单中，物流信息包含多个字段对应的数据，表单之间通过关联字段进行关联；对各表单中的各字段进行压缩；根据查询信息中包含的字段以及表单之间的关联字段，对各表单中的各字段的压缩结果进行定位解码，将定位解码的结果作为查询结果；其中，所述对各表单中的各字段进行压缩，包括：根据分段长度将字段对应的所有数据划分为多个数据段；对数据段进行霍夫曼编码获得数据段的编码结果；根据编码结果的最大长度与各编码结果的长度之间的差值，计算分段长度对存储量的影响程度；根据编码结果的最大长度以及分段长度的大小，计算分段长度对解码速度的影响程度；根据分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度；根据优选度的大小确定目标分段长度；在目标分段长度对应的数据段的编码结果后面添加预设的标识符和R个数码，作为数据段的压缩结果，R等于编码结果的最大长度与编码结果的长度的差值；所有数据段的压缩结果组成字段的压缩结果。

本发明通过在数据段的编码结果后面添加预设的标识符和R个数码，使得包含的数据的数量相同的各数据段的压缩结果的长度也相同，以此使得在根据查询信息进行物流信息查询时，能够根据查询信息中包含的字段以及表单之间的关联字段，对各表单中的各字段的压缩结果进行定位解码，通过定位解码提高了物流信息的查询效率。

进一步，本发明根据不同的分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度，根据优选度的大小确定目标分段长度，最终将目标分段长度对应的所有数据段的压缩结果，组成字段的压缩结果，使得在实现定位解码的同时，对存储量和解码速度影响尽可能小。

在一个实施例中，还包括：对于字段对应的所有数据，在相邻两个数据之间设置分隔符，所述分隔符用于对不同的数据进行区分，将分隔符作为相邻两个数据中前一个数据的一部分。

本发明通过在相邻两个数据之间设置分隔符，对不同数据量的数据进行区分，确保了定位解码的准确性。

在一个实施例中，所述分段长度是预设的长度范围内的任意一个整数，预设的长度范围为[A1,A2]，其中，A1表示第一数值，A2表示第二数值；第一数值，第二数值，T表示字段对应的所有数据的数量，表示向上取整。

在一个实施例中，所述对数据段进行霍夫曼编码获得数据段的编码结果，包括：根据预设的标识符的预估频数以及所有数据中各字符的频数，构建霍夫曼树；所述霍夫曼树上包括各字符以及标识符对应的节点，根据各字符以及标识符对应的节点，获得各字符以及标识符对应的编码结果；所述各字符的频数是指所有数据中各字符出现的次数；根据霍夫曼树对各数据段进行霍夫曼编码，获得各数据段的编码结果。

在一个实施例中，所述预设的标识符用来表示各数据段的压缩结果的结束，通过所有数据段的数量来预估标识符的频数，标识符的预估频数等于所有数据段的数量。

本发明通过在数据段的编码结果和补充的R个数码之间，添加预设的标识符，对编码结果和补充的数码进行区分，确保了定位解码的准确性。

在一个实施例中，所述分段长度对存储量的影响程度满足表达式：；式中，表示分段长度对存储量的影响程度，表示编码结果的最大长度，表示第i个数据段的编码结果的长度，S表示所有数据段的数量。

在一个实施例中，所述分段长度对解码速度的影响程度满足表达式：；式中，表示分段长度对解码速度的影响程度，表示编码结果的最大长度，表示第i个数据段的编码结果的长度，S表示所有数据段的数量，L表示分段长度，A2表示第二数值，表示Tanh激活函数。

在一个实施例中，所述分段长度的优选度满足表达式：；式中，D表示分段长度的优选度，表示以自然常数为底的指数函数。

本发明根据分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度，再根据优选度的大小确定目标分段长度，使得最终获得的字段的压缩结果在存储量和解码速度两个方面都具有良好的表现。

在一个实施例中，所述分段长度的优选度满足表达式：；式中，D表示分段长度的优选度，表示以自然常数为底的指数函数，和分别表示第一权值和第二权值；其中，，将智慧物流查询系统的存储器的存储空间的大小与目标存储空间的比值，记为第一比值；将智慧物流查询系统的处理器的时钟频率与目标时钟频率的比值，记为第二比值；响应于第一比值小于第二比值，要求且；响应于第一比值大于第二比值，要求且；响应于第一比值等于第二比值，要求。

本发明根据智慧物流查询系统的存储器的存储空间和处理器的处理能力，设置第一权值和第二权值，再根据分段长度对存储量的影响程度的加权结果以及分段长度对解码速度的影响程度的加权结果，计算分段长度为不同取值时的优选度时，使得最终获得的字段的压缩结果在结合了智慧物流查询系统的存储器的存储空间和处理器的处理能力的基础上，在存储量和解码速度两个方面都具有良好的表现。

第二方面，本发明提供一种智慧物流查询系统，采用如下的技术方案：

一种智慧物流查询系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现上述一种智慧物流查询方法。

通过采用上述技术方案，将上述的一种智慧物流查询方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载并执行，从而根据存储器及处理器制作终端设备，方便使用。

本发明的有益效果在于：

通过本发明的方法对各表单中的各字段进行压缩，能够实现对各字段的压缩结果的定位解码，通过定位解码提高了物流信息的查询效率；

进一步，本发明通过分段长度为不同取值时的优选度，确定目标分段长度，使得在实现定位解码的同时，对存储量和解码速度影响尽可能小，使得最终获得的字段的压缩结果在存储量和解码速度两个方面都具有良好的表现；

进一步，本发明对不同数据量的数据进行区分，同时对编码结果和补充的数码进行区分，确保了定位解码的准确性。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：

图1是示意性示出本发明中一种智慧物流查询方法的流程图；

图2是示意性示出本发明中步骤S2的流程图；

图3是示意性示出本发明中第一个表单的示意图；

图4是示意性示出本发明中第二个表单的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

首先对本实施例的应用场景进行简单的介绍，在本实施例的应用场景中，物流信息涵盖了从货物出发地到目的地的整个物流过程中所涉及的各种信息，这些信息可以在物流管理系统、运输跟踪系统等系统的相互关联的不同表单中存储、管理和传递，以确保货物在物流过程中的顺利运输和及时交付。

由于物流信息的信息量大，所以需要对物流信息进行压缩存储；霍夫曼编码是一种常用的数据压缩技术，通过将不同频率的字符转换为不同长度的编码，最大程度地减少编码结果的存储量，以实现数据的高效存储。

虽然霍夫曼编码可以有效地减少物流数据的编码结果的存储量，但在解码过程中却存在一个限制：霍夫曼编码只能从编码结果的开头开始解码，而无法在编码结果中定位并直接解码某个特定字符；这是因为霍夫曼编码的特性决定了解码时需要逐位解析编码结果，并根据不同的编码长度来识别不同的字符；具体来说，解码霍夫曼编码的编码结果时，需要从编码结果的开头开始逐位解析，并根据霍夫曼树的结构来逐步匹配已知的编码。因为编码长度不固定且可能存在重叠的情况，所以无法直接从编码结果中定位并解码某个特定的字符，必须从编码结果的开头开始逐位解析，直至找到对应的字符。

针对上述技术问题，本实施例提供一种智慧物流查询方法及系统，将物流信息存储在多个关联的表单中，对各表单中的各字段单独进行压缩，包括：根据分段长度将字段对应的所有数据划分为多个数据段，对数据段进行霍夫曼编码获得数据段的编码结果，在分段长度对应的数据段的编码结果后面添加预设的标识符和R个数码，作为数据段的压缩结果，R等于编码结果的最大长度与编码结果的长度的差值，将所有数据段的压缩结果组成字段的压缩结果；在进行物流信息查询时，根据查询信息中包含的字段以及表单之间的关联字段，对各表单中的各字段的压缩结果进行定位解码，将定位解码的结果作为查询结果，提高了物流信息的查询效率。

其中，分段长度为不同取值时，数据段的划分方式不同，数据段的编码结果的长度不同，且数据段的编码结果的最大长度不同，因此，数据段的编码结果中补充的数码的数据量不同，且在补充多个数码后数据段的编码结果的平均长度不同；其中，补充的数码的数据量越大，对存储量的影响程度越大，补充多个数码后数据段的编码结果的平均长度和数据段中包含的数据的数量越大，则对解码速度的影响程度越大，为了在对存储量和解码速度影响尽可能小的情况下，实现定位解码，本发明根据编码结果的最大长度与各编码结果的长度之间的差值，计算分段长度对存储量的影响程度，根据编码结果的最大长度以及分段长度的大小，计算分段长度对解码速度的影响程度，根据分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度，根据优选度的大小确定目标分段长度，在目标分段长度对应的数据段的编码结果后面添加预设的标识符和R个数码，作为数据段的压缩结果，R等于编码结果的最大长度与编码结果的长度的差值；最终获得所有数据段的压缩结果组成字段的压缩结果，使得对存储量和解码速度影响尽可能小。

下面结合附图来详细描述本发明的具体实施方式。

本发明实施例公开一种智慧物流查询方法，参照图1，包括步骤S1-步骤S3：

S1. 将物流信息存储在多个关联的表单中。

需要说明的是，物流过程本身涉及多个不同的环节，每个环节都有特定的信息需要记录和管理。通过将这些信息分解成多个表单并进行关联存储，可以更好地组织和管理数据，并提供更高效、更精确的查询和分析功能。

具体的，物流信息包含多个字段对应的数据，所述字段包括但不限于货物信息、运输信息、装载信息、中转信息、跟踪信息、签收信息、运输费用信息、运输状态信息、异常处理信息中的所有信息。

具体包括：

1、货物信息：货物名称、数量、重量、体积等；

2、运输信息：运输方式（如陆运、海运、空运）、运输公司或承运人信息、运输路线、途经地点；

3、装载信息：装载时间、地点、装载货物的车辆信息；

4、中转信息：中转站点、中转时间；

5、跟踪信息：在物流过程中的实时位置信息、到达目的地的预计时间和实际到达时间；

6、签收信息：收货人信息、收货时间、地点、签收人信息、签收方式（如电子签收、实体签收）；

7、运输费用信息：运输费用明细，包括基础运费、附加费用（如装卸费、保险费）等；

8、运输状态信息：货物运输状态（如已发货、在途中、已送达等）；

9、异常处理信息：货物在运输过程中出现的异常情况处理记录（如延误、损坏、丢失等）。

进一步，将物流信息存储在多个关联的表单中，每个表单都有一个唯一的主键用于标识记录，与其他表单中则通过引用主键的方式建立关联，将两个表单之间引用的主键，记为两个表单之间的关联字段，则表单之间通过关联字段进行关联。

需要说明的是，将物流信息存储在多个关联的表单中，可以使数据结构更清晰，每个表单专注于特定的字段，便于管理和维护，同时也避免了信息冗余和不一致性。

示例性的，如图3所示的第一个表单，包括运单号、运输方式、运输公司、运输主线路共4个字段，其中，运单号为第一个表单中的唯一的主键；如图4所示的第二个表单，包括运输主线路、起始站点、中转站点、终止站点共4个字段，其中，运输主线路为第二个表单中的唯一的主键；且第一个表单引用了第二个表单的主键，作为第一个表单和第二个表单之间的关联字段。

S2.对各表单中的各字段进行压缩，得到各字段的压缩结果。

需要说明的是，由于物流信息的信息量大，所以需要对物流信息进行压缩存储；霍夫曼编码是一种常用的数据压缩技术，能够实现数据的高效存储，虽然霍夫曼编码可以有效地减少物流数据的编码结果的存储量，但无法直接从编码结果中定位并解码某个特定的字符，影响物流查询的效率。因此，本实施例针对上述技术问题，提出了新的对物流信息进行压缩的方法。

示例性的，对于“运输主线路”这个字段：在图3所示的第一个表单中，该字段对应的所有数据的数据量为1000，该字段对应的所有数据的顺序为第7主线路、第3主线路、第21主线路、…、第29主线路、第26主线路；在图4所示的第二个表单中，该字段对应的所有数据的数据量为30，该字段对应的所有数据的顺序为第1主线路、第2主线路、第3主线路、…、第29主线路、第30主线路；由此可见，不同的字段在不同的表单中的数据量和顺序都不同，因此，需要分别对各表单中的各字段对应的所有数据分别进行压缩，得到各字段的压缩结果。

示例性的，在图4所示的第二个表单中，对于“中转站点”这个字段，其对应的第1个数据为“地点2、地点4”，对应的第2个数据为“地点1、地点7、地点8”，对应的第30个数据为“地点20、地点14、地点9、地点17”；由此可见，字段对应的多个数据的数据量不同，因此，为了区分不同数据量的数据，需要将字段对应的所有数据分隔开。

具体的，预设一个分隔符；对于字段对应的所有数据，在相邻两个数据之间设置分隔符，所述分隔符用于对不同的数据进行区分，将分隔符作为相邻两个数据中前一个数据的一部分，因此，所述分隔符的频数等于字段对应的所有数据的数量。

进一步，对各表单中的各字段进行压缩，得到各字段的压缩结果，本实施例以任意一个各表单中的任意一个字段为例进行说明。

本发明实施例公开步骤S2的流程图，参照图2，包括步骤S201-步骤S206：

S201. 根据分段长度将字段对应的所有数据划分为多个数据段；对数据段进行霍夫曼编码获得数据段的编码结果。

具体的，将预设的长度范围内的任意一个整数，作为分段长度；根据分段长度将字段对应的所有数据划分为多个长度相同的数据段，且数据段的长度等于分段长度，所有数据段中包含的数据的数量相同。

需要特殊说明的是，划分的数据段中可能存在长度不等于分段长度的数据段，一般是最后一个数据段，对该数据段，直接根据后续获得的霍夫曼树进行霍夫曼编码，不参与其他计算过程。

其中，预设的长度范围为[A1,A2]，其中，A1表示第一数值，A2表示第二数值；第一数值，第二数值，T表示字段对应的所有数据的数量，表示向上取整。

进一步，预设一个标识符；在后续对各数据段进行编码时，将所述标识符的编码结果设置在各数据段的编码结果的后面，用来表示各数据段的压缩结果的结束，因此，可以通过所有数据段的数量来预估标识符的频数，则标识符的预估频数等于所有数据段的数量。

进一步，根据预设的标识符的预估频数以及所有数据中各字符的频数，构建霍夫曼树；所述霍夫曼树上包括各字符以及标识符对应的节点，根据各字符以及标识符对应的节点，能够获得各字符以及标识符对应的编码结果；所述各字符的频数是指所有数据中各字符出现的次数。

需要说明的是，所述字符包括但不限于大小写英文字母、数字、汉字、符号等；在本实施例中，由于将分隔符作为了数据的一部分，因此，所述字符还包括分隔符。

需要说明的是，本实施例通过在相邻两个数据之间设置分隔符，对不同数据量的数据进行区分，确保了定位解码的准确性。

进一步，根据霍夫曼树对各数据段进行霍夫曼编码，获得各数据段的编码结果。

需要说明的是，霍夫曼编码为公知技术，构建霍夫曼树为霍夫曼编码中的公知步骤，此处不再进行赘述。

S202. 根据编码结果的最大长度与各编码结果的长度之间的差值，计算分段长度对存储量的影响程度。

需要说明的是，本实施例通过在各数据段的编码结果补充多个数码，使所有数据段的压缩结果的长度相等，进而在进行物流查询信息时，能够根据所有数据段的压缩结果，实现定位解码，进而提高物流查询的效率；其中，在各数据段的编码结果补充多个数码，会增大数据段的压缩结果的数据量，补充的数码的数据量越大，则数据段的压缩结果的数据量越大，最终的存储量就越大。

进一步需要说明的是，分段长度为不同取值时，数据段的划分方式不同，数据段的编码结果的最大长度以及数据段的编码结果的长度不同，数据段的编码结果中补充的数码的数据量不同，因此，本实施例根据补充的数码的数据量来获得分段长度为不同取值时对存储量的影响程度。

具体的，所述分段长度对存储量的影响程度满足表达式：

式中，表示分段长度对存储量的影响程度，表示编码结果的最大长度，表示第i个数据段的编码结果的长度，S表示所有数据段的数量。

代表了第i个数据段的编码结果中补充的数码的数据量，代表了分段长度对应的所有数据段的编码结果中补充的数码的数据量的总和，该值越大，则分段长度对存储量的影响程度越大；代表所有数据段的编码结果的数据量，用来对分段长度对存储量的影响程度进行归一化。

S203. 根据编码结果的最大长度以及分段长度的大小，计算分段长度对解码速度的影响程度。

需要说明的是，本实施例通过在各数据段的编码结果补充多个数码，使所有数据段的压缩结果的长度相等，进而在进行物流查询信息时，能够根据所有数据段的压缩结果，实现定位解码，进而提高物流查询的效率；各数据段的编码结果的长度以及各数据段中包含的数据的数量，决定了解码速度，其中，数据段的编码结果的平均长度和数据段中包含的数据的数量越大，则解码速度越慢；在数据段的编码结果补充多个数码，会增大各数据段的编码结果的平均长度，增加的越多，则解码速度越慢。

进一步需要说明的是，分段长度为不同取值时，数据段的划分方式不同，数据段的编码结果的最大长度不同，因此，在补充多个数码后数据段的编码结果的平均长度不同，同时，分段长度的取值也会影响数据段中包含的数据的数量，因此，本实施例根据编码结果的最大长度和分段长度来获得分段长度为不同取值时对解码速度的影响程度。

具体的，所述分段长度对解码速度的影响程度满足表达式：

式中，表示分段长度对解码速度的影响程度，表示编码结果的最大长度，表示第i个数据段的编码结果的长度，S表示所有数据段的数量，L表示分段长度，A2表示第二数值，表示Tanh激活函数。

代表了各数据段的编码结果补充多个数码后数据段的编码结果的平均长度，该值越大，则解码速度越慢，相应的分段长度对解码速度的影响程度越大；数据段中包含的数据的数量等于分段长度L，该值越大，则解码速度越慢，相应的分段长度对解码速度的影响程度越大。

S204. 根据分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度。

需要说明的是，不同的分段长度对存储量和解码速度的影响程度不同，为了使字段的压缩结果在存储量和解码速度两个方面都具有良好的表现，本实施例根据不同的分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度。

具体的，所述分段长度的优选度满足表达式：

式中，D表示分段长度的优选度，Y1表示分段长度对存储量的影响程度，Y2表示分段长度对解码速度的影响程度，表示以自然常数为底的指数函数。

分段长度对存储量的影响程度Y1越大，最终的存储量就越大，对存储器产生的存储压力越大，则越不选择该分段长度作为目标分段长度，相应的分段长度的优选度越小；分段长度对解码速度的影响程度Y2越大，最终的解码速度就越慢，对处理器产生的处理压力越大，则越不选择该分段长度作为目标分段长度，相应的分段长度的优选度越小。

需要说明的是，本实施例根据分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度，再根据优选度的大小确定目标分段长度，使得最终获得的字段的压缩结果在存储量和解码速度两个方面都具有良好的表现。

需要说明的是，在根据分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度时，需要考虑智慧物流查询系统的存储器的存储空间和处理器的处理能力，如果存储器的存储空间较大，则可以适当放宽对分段长度对存储量的影响程度的要求，以期望基于分段长度的字段的压缩结果能够实现更快的解码速度；如果处理器的处理能力较好，则可以适当放宽对分段长度对解码速度的影响程度的要求，以期望基于分段长度的字段的压缩结果能够实现更少的存储量。

优选地，所述分段长度的优选度满足表达式：

式中，D表示分段长度的优选度，Y1表示分段长度对存储量的影响程度，Y2表示分段长度对解码速度的影响程度，和分别表示第一权值和第二权值，表示以自然常数为底的指数函数。

对于第一权值和第二权值，要求，而和的具体取值需要根据需求设置：将智慧物流查询系统的存储器的存储空间的大小与目标存储空间的比值，记为第一比值；将智慧物流查询系统的处理器的时钟频率与目标时钟频率的比值，记为第二比值；响应于第一比值小于第二比值，说明相较于智慧物流查询系统的处理器的处理能力，智慧物流查询系统的存储器的存储空间有限，此时，需要通过减少最终的存储量，来减小存储器的存储压力，因此，要求分段长度对存储量的影响程度越小，此时，要求且，例如，=0.65，=0.35；响应于第一比值大于第二比值，说明相较于智慧物流查询系统的存储器的存储空间，智慧物流查询系统的处理器的处理能力有限，此时，需要通过提高解码速度，来减小处理器的处理压力，因此，要求分段长度对解码速度的影响程度越小，此时，要求且；响应于第一比值等于第二比值，说明智慧物流查询系统的存储器的存储空间和智慧物流查询系统的处理器的处理能力相同，此时，要求分段长度对存储量的影响程度和对解码速度的影响程度相同，此时，要求，即。

其中，目标存储空间和目标时钟频率的具体数值可以根据实际应用场景和需求来设定，且目标存储空间的取值范围为[200,1000]，目标存储空间的单位为GB（gigabyte，吉字节），本发明将目标存储空间设置为500，目标时钟频率的取值范围为[500,2000]，目标时钟频率的单位为MHz（兆赫兹），本发明将目标时钟频率设置为1000。

其中，时钟频率是处理器每秒钟完成的振荡周期数，通常以赫兹（Hz）、兆赫兹（MHz）为单位；时钟频率越高，处理器的处理能力越强。代表了通过存储器的存储空间的大小设置的第一权值对分段长度对存储量的影响程度进行加权的加权结果，该值越大，最终的存储量就越大，对存储器产生的存储压力越大，则越不选择该分段长度作为目标分段长度，相应的分段长度的优选度越小；

代表了通过处理器的处理能力的大小设置的第二权值对分段长度对解码速度的影响程度进行加权的加权结果，该值越大，最终的解码速度就越慢，对处理器产生的处理压力越大，则越不选择该分段长度作为目标分段长度，相应的分段长度的优选度越小。

需要说明的是，本实施例根据智慧物流查询系统的存储器的存储空间和处理器的处理能力，设置第一权值和第二权值，再根据分段长度对存储量的影响程度的加权结果以及分段长度对解码速度的影响程度的加权结果，计算分段长度为不同取值时的优选度时，使得最终获得的字段的压缩结果在结合了智慧物流查询系统的存储器的存储空间和处理器的处理能力的基础上，在存储量和解码速度两个方面都具有良好的表现。

S205. 根据分段长度为不同取值时的优选度的大小，确定目标分段长度。

具体的，将优选度最大的分段长度，作为目标分段长度。

S206. 在目标分段长度对应的数据段的编码结果后面添加预设的标识符和R个数码，作为数据段的压缩结果，所有数据段的压缩结果组成字段的压缩结果。

其中，R等于编码结果的最大长度与编码结果的长度的差值。

其中，在目标分段长度对应的数据段的编码结果后面添加预设的标识符，是指将预设的标识符的编码结果添加到目标分段长度对应的数据段的编码结果的后面。

需要说明的是，本实施例通过在数据段的编码结果和补充的R个数码之间，添加预设的标识符，对编码结果和补充的数码进行区分，确保了定位解码的准确性。

所述数码包括0和1。

进一步需要说明的是，本实施例根据不同的分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度，根据优选度的大小确定目标分段长度，最终将目标分段长度对应的所有数据段的压缩结果，组成字段的压缩结果，使得在实现定位解码的同时，对存储量和解码速度影响尽可能小。

S3. 根据查询信息中包含的字段以及表单之间的关联字段，对各表单中的各字段的压缩结果进行定位解码，将定位解码的结果作为查询结果。

具体的，将查询信息对应的字段，作为第一目标字段；获得将第一目标字段作为主键的表单，作为第一目标表单；对第一目标表单中的第一目标字段的压缩结果进行全部解码；在获得解码结果中，确定查询信息在第一目标表单中对应的序号，记为第一序号；根据第一序号对第一目标表单中除第一目标字段外的其他字段进行定位解码，获得查询信息在其他字段对应的数据；将获得的所有数据中，对应的字段属于关联字段的数据作为新的查询信息，通过上述方法进行查询，直到获得查询信息在所有表单中的所有字段对应的数据，作为最终的查询结果。

其中，对于第一目标表单中除第一目标字段外的任意一个字段，根据第一序号对其进行定位解码，包括：将该字段的编码结果的最大长度记为C，根据C将该字段的压缩结果划分为多个子段；该字段的目标分段长度记为L，将第一序号记为h，根据霍夫曼树对第个子段进行解码，根据解码结果中的分隔符，将解码结果划分为多个数据，将第个数据作为该字段对应的数据，表示除法取余；需要特殊说明的是，当时，将第L个数据作为该字段对应的数据。

需要说明的是，本实施例通过在数据段的编码结果后面添加预设的标识符和R个数码，使得包含的数据的数量相同的各数据段的压缩结果的长度也相同，以此使得在根据查询信息进行物流信息查询时，能够根据查询信息中包含的字段以及表单之间的关联字段，对各表单中的各字段的压缩结果进行定位解码，通过定位解码提高了物流信息的查询效率。

示例性的，对物流信息按照本实施例的方式进行压缩，当查询信息为20240303203时，获得最终的查询结果的过程为：

（1）该查询信息对应的字段为“运单号”，图3所示的第一个表单将“运单号”作为主键的表单，因此，对第一个表单中的“运单号”的压缩结果进行全部解码；在获得解码结果中，确定查询信息“20240303203”在第一个表单中对应的序号为3；

（2）根据序号“3”对第一个表单中的字段“运输方式”进行定位解码，获得查询信息在“运输方式”这个字段对应的数据，包括：根据该字段的编码结果的最大长度C=284，该字段的压缩结果划分为多个子段；且该字段的目标分段长度L=45，根据霍夫曼树对第个子段进行解码，根据解码结果中的分隔符，将解码结果划分为多个数据，将第个数据“2”作为该字段对应的数据，“2”是查询信息在“运输方式”这个字段对应的数据；依次类推，获得查询信息在“运输公司”这个字段对应的数据为“丁”，获得查询信息在“运输主线路”这个字段对应的数据为“第21主线路”；

（3）其中，数据“第21主线路”对应的字段“运输主线路”为第一个表单和第二个表单之间的关联字段，因此，将数据“第21主线路”作为新的查询信息，通过上述方法进行查询，包括：

（4）图4所示的第二个表单将“运输主线路”作为主键的表单，因此，对第二个表单中的“运输主线路”的压缩结果进行全部解码；在获得解码结果中，确定查询信息“第21主线路”在第二个表单中对应的序号为21；

（5）根据序号“21”对第二个表单中的字段“起始站点”进行定位解码，获得查询信息在“起始站点”这个字段对应的数据，包括：根据该字段的编码结果的最大长度C=7，该字段的压缩结果划分为多个子段；且该字段的目标分段长度L=3，根据霍夫曼树对第个子段进行解码，根据解码结果中的分隔符，将解码结果划分为多个数据，因此，，此时，将第3个数据作为该字段对应的数据，“地点77”是新的查询信息在“起始站点”这个字段对应的数据；依次类推，获得新的查询信息在“中转站点”这个字段对应的数据为“地点7、地点33、地点26、地点19”，获得新的查询信息在“终止站点”这个字段对应的数据为“地点81”。

（6）综上，针对查询信息“20240303203”，最终的查询结果为包括：“运单号”：“20240303203”、“运输方式”：“2”、“运输公司”：“丁”、“运输主线路”：“第21主线路”、“起始站点”：“地点77”、“中转站点”：“地点7、地点33、地点26、地点19”、“终止站点”：“地点81”，通过定位解码提高了物流信息的查询效率。

示例性的，对物流信息按照常规的霍夫曼编码的方式进行压缩，当查询信息为20240303203时，获得最终的查询结果的过程中，需要对每个表单的每个字段的压缩结果都进行全部解码，才能获得最终的查询结果，物流信息的查询效率较低。

本发明实施例还公开一种智慧物流查询系统，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现根据本发明的一种智慧物流查询方法。

上述系统还包括通信总线和通信接口等本领域技术人员熟知的其他组件，其设置和功能为本领域中已知，因此在此不再赘述。

在本说明书的描述中，“多个”、“若干个”的含义是至少两个，例如两个，三个或更多个等，除非另有明确具体的限定。

虽然本说明书已经示出和描述了本发明的多个实施例，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施例只是以示例的方式提供的。本领域技术人员会在不偏离本发明思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解的是在实践本发明的过程中，可以采用对本文所描述的本发明实施例的各替代方案。

Claims (6)

1.一种智慧物流查询方法，其特征在于，包括：

将物流信息存储在多个表单中，物流信息包含多个字段对应的数据，表单之间通过关联字段进行关联；对各表单中的各字段进行压缩；

根据查询信息中包含的字段以及表单之间的关联字段，对各表单中的各字段的压缩结果进行定位解码，将定位解码的结果作为查询结果；

其中，所述对各表单中的各字段进行压缩，包括：

根据分段长度将字段对应的所有数据划分为多个数据段，所述分段长度是预设的长度范围内的任意一个整数，预设的长度范围为[A1,A2]，其中，A1表示第一数值，A2表示第二数值；第一数值，第二数值，T表示字段对应的所有数据的数量，表示向上取整；对数据段进行霍夫曼编码获得数据段的编码结果，包括：根据预设的标识符的预估频数以及所有数据中各字符的频数，构建霍夫曼树；所述霍夫曼树上包括各字符以及标识符对应的节点，根据各字符以及标识符对应的节点，获得各字符以及标识符对应的编码结果；根据编码结果的最大长度与各编码结果的长度之间的差值，计算分段长度对存储量的影响程度；根据编码结果的最大长度以及分段长度的大小，计算分段长度对解码速度的影响程度；根据分段长度对存储量和解码速度的影响程度，计算分段长度为不同取值时的优选度；根据优选度的大小确定目标分段长度；在目标分段长度对应的数据段的编码结果后面添加预设的标识符和R个数码，作为数据段的压缩结果，R等于编码结果的最大长度与编码结果的长度的差值；所有数据段的压缩结果组成字段的压缩结果；

所述各字符的频数是指所有数据中各字符出现的次数；

根据霍夫曼树对各数据段进行霍夫曼编码，获得各数据段的编码结果；

所述预设的标识符用来表示各数据段的压缩结果的结束，通过所有数据段的数量来预估标识符的频数，标识符的预估频数等于所有数据段的数量；

所述分段长度对存储量的影响程度满足表达式：

；

式中，表示分段长度对存储量的影响程度，表示编码结果的最大长度，表示第i个数据段的编码结果的长度，S表示所有数据段的数量。

2.根据权利要求1所述的一种智慧物流查询方法，其特征在于，还包括：对于字段对应的所有数据，在相邻两个数据之间设置分隔符，所述分隔符用于对不同的数据进行区分，将分隔符作为相邻两个数据中前一个数据的一部分。

3.根据权利要求1所述的一种智慧物流查询方法，其特征在于，所述分段长度对解码速度的影响程度满足表达式：

；

式中，表示分段长度对解码速度的影响程度，表示编码结果的最大长度，表示第i个数据段的编码结果的长度，S表示所有数据段的数量，L表示分段长度，A2表示第二数值，表示Tanh激活函数。

4.根据权利要求3所述的一种智慧物流查询方法，其特征在于，所述分段长度的优选度满足表达式：

；

式中，D表示分段长度的优选度，表示以自然常数为底的指数函数。

5.根据权利要求3所述的一种智慧物流查询方法，其特征在于，所述分段长度的优选度满足表达式：

；

式中，D表示分段长度的优选度，表示以自然常数为底的指数函数，和分别表示第一权值和第二权值；

其中，，将智慧物流查询系统的存储器的存储空间的大小与目标存储空间的比值，记为第一比值；将智慧物流查询系统的处理器的时钟频率与目标时钟频率的比值，记为第二比值；响应于第一比值小于第二比值，要求且；响应于第一比值大于第二比值，要求且；响应于第一比值等于第二比值，要求。

6.一种智慧物流查询系统，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1-5任一项所述的一种智慧物流查询方法。