延续上篇国内机票计算的话题，依然聚焦机票计算层，扩大范畴到国际。国际机票的区别在于会做更多的拼接，若所有数据全部参与计算则耗时过长，需要挑选一部分，还要保证挑选的部分恰好对应最低的价格。国际机票的有趣之处在于决定怎么挑。
一、国际机票单程
1、由于多数情形需要中转，不再适用运价*座位*规则的笛卡尔积
座位对应的航班组合比较多，如果沿用笛卡尔积，则花费时间的放大倍数与平均航班组合数相当
示例：两段的中转
2、挑选部分规则来降低匹配次数
(1)、将运价与航班组合按运价分组
(2)、用运价与规则匹配并计算价格，从而对规则排序
(3)、将运价与航班组合，从排序后的规则里挑选部分，来生成票价
注：stop条件并非实际场景，eg.算出一个便stop；一个商家只算一个价格
二、国际机票往返
1、与国内不同，两个运价拼接往返运价的模式为常态
国内的往返运价通常是已经组合好的，而国际的场景是设置一个运价是否适用于去程/回程，并动态去组合的。
2、拼接将时间复杂度放大到n2
国内往返运价、规则是拼好的，仅航班需要拼接，延用笛卡尔积方式还能接受
国际运价、航班、规则都需要拼接，都放大为n2，很可怕
3、挑选部分运价、航班、规则来降低匹配次数
(1)、对运价的挑选：只保留低于同航司运价组合价格的混航司运价组合；对航班的初筛：至少与一个去程运价匹配的航班才放入去程航班集合，至少与一个返程运价匹配的航班才放入返程航班集合
(2)、从排序后的运价、排序后的航班里挑选一些匹配生成运价与航班组合
注：图例的stop条件为算出一个航班便停止，实际模型更复杂一些
(3)、挑选部分规则与运价航班组合匹配（和国际单程类似，不再赘述）
三、国际机票多程
1、两程采用和往返同样的计算方式
2、大于两程，则采取多次查询两程的计算结果，并拼接
四、解决时间复杂度放大问题的思路
1、预筛选，来降低数量
2、分组，用匹配分组取代匹配单个元素，从而降维
3、排序，便于后面的挑选
4、按顺序做匹配，达到一定条件就stop
