CN108416652B - 一种票务分配方法、计算机可读存储介质及服务器 - Google Patents

Abstract

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种票务分配方法、计算机可读存储介质及服务器。所述方法首先预设一个购票时段，获取在该时段内上传至服务器中的各条购票请求，然后根据与所述购票身份标识对应的户籍地、出行目的地，以及在历史购票记录中的查询结果为各条购票请求进行分类，并为其配置对应的购票成功概率，最后按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。对于设备软硬件性能或者网络条件较差的购票者而言，其购票成功的概率仅与其所属类别相关，而与其所使用的购票设备的软硬件性能以及网络条件无关，增加了其购票成功的可能性，更加公平合理。

Description

一种票务分配方法、计算机可读存储介质及服务器

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种票务分配方法、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术

目前，我国铁路运力不足，节假日、高峰期间、繁忙路段的人多票少的现实一时难以彻底解决。实名制火车票、12306网络售票系统，在一定程度上缓解购票难问题，但又带来了新的问题。如12306网络售票系统的票务分配方法使得购票设备的软硬件性能以及网络条件会对购票成功率产生极大的影响，缺乏公平性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种票务分配方法、计算机可读存储介质及服务器，以解决目前的票务分配方法使得购票设备的软硬件性能以及网络条件会对购票成功率产生极大的影响，缺乏公平性的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种票务分配方法，可以包括：

获取在预设的购票时段内上传至所述服务器中的各条购票请求；

从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求；

从所述当前购票请求中提取购票身份标识和出行目的地，并确定与所述购票身份标识对应的户籍地；

在预设的统计时段内的历史购票记录中查询与所述购票身份标识对应的购票条目，得到查询结果；

根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型；

将与所述当前购票请求的类型对应的类型标志位添加入所述当前购票请求中；

返回执行所述从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求的步骤，直至所述各条购票请求的类型标志位均不为空为止；

按照各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率；

按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。

本发明实施例的第二方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：

获取在预设的购票时段内上传至所述服务器中的各条购票请求；

从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求；

从所述当前购票请求中提取购票身份标识和出行目的地，并确定与所述购票身份标识对应的户籍地；

在预设的统计时段内的历史购票记录中查询与所述购票身份标识对应的购票条目，得到查询结果；

根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型；

将与所述当前购票请求的类型对应的类型标志位添加入所述当前购票请求中；

返回执行所述从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求的步骤，直至所述各条购票请求的类型标志位均不为空为止；

按照各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率；

按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。

本发明实施例的第三方面提供了一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

获取在预设的购票时段内上传至所述服务器中的各条购票请求；

从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求；

从所述当前购票请求中提取购票身份标识和出行目的地，并确定与所述购票身份标识对应的户籍地；

在预设的统计时段内的历史购票记录中查询与所述购票身份标识对应的购票条目，得到查询结果；

根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型；

将与所述当前购票请求的类型对应的类型标志位添加入所述当前购票请求中；

返回执行所述从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求的步骤，直至所述各条购票请求的类型标志位均不为空为止；

按照各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率；

按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例首先预设一个购票时段，获取在该时段内上传至服务器中的各条购票请求，然后根据与所述购票身份标识对应的户籍地、出行目的地，以及在历史购票记录中的查询结果为各条购票请求进行分类，并为其配置对应的购票成功概率，最后按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。对于设备软硬件性能或者网络条件较差的购票者而言，其购票成功的概率仅与其所属类别相关，而与其所使用的购票设备的软硬件性能以及网络条件无关，增加了其购票成功的可能性，更加公平合理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例中一种票务分配方法的一个实施例流程图；

图2为本发明实施例中服务器与户籍信息数据库之间的交互示意图；

图3为本发明实施例中一种票务分配装置的一个实施例结构图；

图4为本发明实施例中一种服务器的示意框图。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中一种票务分配方法应用于服务器中，特别是铁路系统进行票务分配的服务器中。请参阅图1，本发明实施例中一种票务分配方法的一个实施例可以包括：

步骤S101、获取在预设的购票时段内上传至所述服务器中的各条购票请求。

所述购票时段可以根据实际情况进行设置，但不应设置得太短，否则，可能出现瞬间访问量极度暴涨，使得服务器瘫痪的情况。可以将购票时段设置为一天，例如2017年11月15日8:00:00至2017年11月16日8:00:00，只要是在该购票时段内进行购票，均有可能得到车票，与具体时间的早晚无关。也即，对于同一购票者而言，在早上8点钟购票和在晚上7点钟购票，获得车票的概率是一样的，这样可以保持购票系统访问量的平稳，不会出现在某一时刻集中抢票的情形。

优选地，可以根据系统的处理能力来设置购票时段，比如，设置购票时段的长短与系统的处理能力正相关，系统处理能力越强，购票时段设置的越短，反之，系统处理能力越弱，购票时段设置的越长。例如，若系统每秒钟可处理1条购票信息，而根据历史记录分析，预计共有10万人购票，则该购票时段至少应设置为28个小时，若系统性能得到提升，每秒钟可处理2条购票信息，那么该购票时段至少应设置为14个小时。而在实际中，考虑到购票行为并非平均分布的，因此，还应增加一定的冗余时长。

购票者首先需要通过网页、APP、微信公众号等指定的途径注册账号，并设置对应的登录密码。在注册时，购票者上传身份证或其他身份信息，服务器连接到指定的公安数据库中对这些身份信息进行核实，若身份信息核实一致，则注册成功，服务器保存该注册信息到指定的数据库中。若身份信息核实不一致，则注册失败，提醒购票者提供真实的身份信息。购票者再次登录时，通过已注册的账号、密码进行登录，服务器将购票者输入的账号、密码与数据库中保存的注册信息进行比对，比对成功才可正常登录。

服务器接收购票者在所述购票时段内发送的购票请求，并将这些购票请求按照时间顺序形成队列进行存储。

步骤S102、从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求。

具体地，服务器可以先入先出(First Input First Output，FIFO)的原则依次从所述各条购票请求中选取当前购票请求。

步骤S103、从所述当前购票请求中提取购票身份标识和出行目的地，并确定与所述购票身份标识对应的户籍地。

具体地，如图2所示，服务器首先向预设的户籍信息数据库发送查询请求，所述查询请求中包括所述购票身份标识。所述户籍信息数据库在接收到该查询请求后，根据所述购票身份标识查找与之对应的户籍地，并向服务器发送包括该户籍地的反馈消息。服务器在接收到所述户籍信息数据库发送的反馈消息后，将所述反馈消息中的户籍地确定为与所述购票身份标识对应的户籍地。

步骤S104、在预设的统计时段内的历史购票记录中查询与所述购票身份标识对应的购票条目，得到查询结果。

对于历史购票记录的考虑，主要防止有的购票者多次购票成功，而有的购票者多次购票均不成功的情况出现，对于有成功购票记录的购票者，适当降低其购票成功的概率，而对于未有成功购票记录的购票者，适当提高其购票成功的概率。当然，对于历史购票记录的考虑，需要有一定的统计时段限制，例如，可以取一个月内的购票记录来进行分析。若某购票者在一个月内有曾经成功购票的记录，则本次降低其成功购票的概率。

服务器连接到指定的历史记录数据库中，在该数据库中以购票身份标识为关键字进行查询，由于有统计时段限制，因此在查询时可缩小查询范围，只在与该统计时段对应的存储区间内进行查询，若查询结果不为空，则说明购票者在该统计时段内曾成功购票，若查询结果为空，则说明购票者在该统计时段内未曾成功购票。

步骤S105、根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型。

在本实施例中，可以将购票请求分为多种不同的类型，具体的类型划分方法可以是多种多样的，下面仅就一种可能的类型划分方法进行说明：

第一类型，出行目的地为户籍地，在历史购票记录中未曾成功购票。

第二类型，出行目的地为户籍地，在历史购票记录中曾成功购票。

第三类型，出行目的地不是户籍地，在历史购票记录中未曾成功购票。

第四类型，出行目的地不是户籍地，在历史购票记录中曾成功购票。

如果购票者的出行目的地不是户籍地，说明其可能并非出于回家的目的，而可能是商务或者其它方面的考虑，对于这种购票者需要适当降低其购票成功的概率，以优先保证购票回家的刚需者。容易理解地，户籍地也可根据实际情况换为常住地、祖籍地等等。

优选地，若户籍地与出行目的地较为接近，也可将两者等同看待。具体地，首先获取与所述户籍地对应的第一坐标以及与所述出行目的地对应的第二坐标，然后计算所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离，最后根据该距离以及所述查询结果确定所述当前购票请求的类型：

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于预设的距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第一类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第二类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第三类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第四类型。

步骤S106、将与所述当前购票请求的类型对应的类型标志位添加入所述当前购票请求中。

服务器可以为购票请求添加两位类型标志位，其中，第一位指示出行目的地是否为购票者的户籍地，取值为1时，代表出行目的地是户籍地，取值为0时，代表出行目的地不是户籍地。第二位指示购票者是否曾成功购票，取值为1时，代表购票者曾成功购票，取值为0时，代表购票者未曾成功购票。

步骤S107、判断所述各条购票请求的类型标志位是否均不为空。

若还存在类型标志位不为空的购票请求，则返回执行步骤S102，若所述各条购票请求的类型标志位均不为空，则执行步骤S108。

步骤S108、按照各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率。

首先，分别统计各种类型的购票请求的数目。

例如，服务器可以预先设置四个计数器Sum₁、Sum₂、Sum₃、Sum₄分别对四种类型的购票请求进行计数并将其进行初始化：

Sum₁＝0、Sum₂＝0、Sum₃＝0、Sum₄＝0；

服务器读取购票请求的类型标志位，若读取到的类型标志位为“00”，则Sum₁＝Sum₁+1；若读取到的类型标志位为“01”，则Sum₂＝Sum₂+1；若读取到的类型标志位为“10”，则Sum₃＝Sum₃+1；若读取到的类型标志位为“11”，则Sum₄＝Sum₄+1。

然后，根据下式计算所述各条购票请求的购票成功概率：

其中，p_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率，q_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率与预设的基准概率之间的概率比例，q_n>q_n+1，Sum_i为第i种类型的购票请求的数目，1≤i≤N，1≤n≤N，N为购票请求的类型数。

例如，可以将以上四种类型的购票请求的购票成功的概率比例设置为4:3:2:1。当然，这个比例也可以根据实际情况进行调整。若上述四种类型的购票请求的数目分别为10条、20条、30条、40条，则：

第一类型的购票请求的购票成功概率为4/(10*4+20*3+30*2+40*1)＝0.02；

第二类型的购票请求的购票成功概率为3/(10*4+20*3+30*2+40*1)＝0.015；

第三类型的购票请求的购票成功概率为2/(10*4+20*3+30*2+40*1)＝0.01；

第四类型的购票请求的购票成功概率为1/(10*4+20*3+30*2+40*1)＝0.005。

步骤S109、按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。

具体地，首先根据下式计算所述各条购票请求的得票区间：

其中，Scope_n,m为在第n种类型中序号为m的购票请求的得票区间；

然后，获取可分配的车票总数，通过预设的随机数生成器产生[0,1]内的随机数，并确定所述随机数所处的目标得票区间，为与所述目标得票区间对应的购票请求分配车票，此时，将所述可分配的车票总数减1，返回执行所述通过预设的随机数生成器产生[0,1]内的随机数的步骤，直至所述可分配的车票总数等于0为止。

仍以步骤S108中的例子进行说明，在第一类型中序号为1的购票请求的得票区间为[0，0.02]，在第一类型中序号为2的购票请求的得票区间为(0.02，0.04]，在第一类型中序号为3的购票请求的得票区间为(0.04，0.06]，……，在第一类型中序号为10的购票请求的得票区间为(0.18，0.2]，在第二类型中序号为1的购票请求的得票区间为(0.2，0.215]，在第二类型中序号为2的购票请求的得票区间为(0.215，0.23]，……，在第二类型中序号为20的购票请求的得票区间为(0.485，0.5]，在第三类型中序号为1的购票请求的得票区间为(0.5，0.51]，在第三类型中序号为2的购票请求的得票区间为(0.51，0.52]，……，在第三类型中序号为30的购票请求的得票区间为(0.79，0.8]，在第四类型中序号为1的购票请求的得票区间为(0.8，0.805]，在第四类型中序号为2的购票请求的得票区间为(0.805，0.81]，……，在第四类型中序号为40的购票请求的得票区间为(0.995，1]。若在第1轮抽选中，随机数生成器产生的随机数为0.03，该随机数落在了第一类型中序号为2的购票请求的得票区间内，因此先为该购票请求分配车票。然后，进行下一轮抽选，若在第2轮抽选中，随机数生成器产生的随机数为0.803，该随机数落在了第四类型中序号为1的购票请求的得票区间内，因此为该购票请求分配车票。容易理解的，如果某次抽选结果为已经得票的购票请求，则此轮无效，继续执行下一轮抽选。以此类推，直至将所有车票均分配完毕为止。

综上所述，本发明实施例首先预设一个购票时段，获取在该时段内上传至服务器中的各条购票请求，然后根据与所述购票身份标识对应的户籍地、出行目的地，以及在历史购票记录中的查询结果为各条购票请求进行分类，并为其配置对应的购票成功概率，最后按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。对于设备软硬件性能或者网络条件较差的购票者而言，其购票成功的概率仅与其所属类别相关，而与其所使用的购票设备的软硬件性能以及网络条件无关，增加了其购票成功的可能性，更加公平合理。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的一种票务分配方法，图3示出了本发明实施例提供的一种票务分配装置的一个实施例结构图。

本实施例中，一种票务分配装置可以包括：

购票请求获取模块301，用于获取在预设的购票时段内上传至所述服务器中的各条购票请求；

当前购票请求选取模块302，用于从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求；

购票信息提取模块303，用于从所述当前购票请求中提取购票身份标识和出行目的地；

户籍地确定模块304，用于确定与所述购票身份标识对应的户籍地；

购票记录查询模块305，用于在预设的统计时段内的历史购票记录中查询与所述购票身份标识对应的购票条目，得到查询结果；

购票请求类型确定模块306，用于根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型；

类型标志位添加模块307，用于将与所述当前购票请求的类型对应的类型标志位添加入所述当前购票请求中；

购票成功概率配置模块308，用于按照各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率；

票务分配模块309，用于按照所述购票成功概率在所述各条购票请求中进行票务分配。

进一步地，所述购票请求类型确定模块可以包括：

坐标获取单元，用于获取与所述户籍地对应的第一坐标以及与所述出行目的地对应的第二坐标；

距离计算单元，用于计算所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离；

第一类型确定单元，用于若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于预设的距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第一类型；

第二类型确定单元，用于若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第二类型；

第三类型确定单元，用于若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第三类型；

第四类型确定单元，用于若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第四类型。

进一步地，所述购票成功概率配置模块可以包括：

数目统计单元，用于分别统计各种类型的购票请求的数目；

购票成功概率计算单元，用于根据下式计算所述各条购票请求的购票成功概率：

其中，p_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率，q_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率与预设的基准概率之间的概率比例，q_n>q_n+1，Sum_i为第i种类型的购票请求的数目，1≤i≤N，1≤n≤N，N为购票请求的类型数。

进一步地，所述票务分配模块可以包括：

得票区间计算单元，用于根据下式计算所述各条购票请求的得票区间：

其中，Scope_n,m为在第n种类型中序号为m的购票请求的得票区间；

车票总数获取单元，用于获取可分配的车票总数；

随机数产生单元，用于通过预设的随机数生成器产生[0,1]内的随机数；

目标得票区间确定单元，用于确定所述随机数所处的目标得票区间；

车票分配单元，用于为与所述目标得票区间对应的购票请求分配车票。

进一步地，所述户籍地确定模块可以包括：

查询请求发送单元，用于向预设的户籍信息数据库发送查询请求，所述查询请求中包括所述购票身份标识；

反馈消息接收单元，用于接收所述户籍信息数据库发送的反馈消息，所述反馈消息中包括所述户籍信息数据库根据所述购票身份标识查找到的户籍地；

户籍地确定单元，用于将所述反馈消息中的户籍地确定为与所述购票身份标识对应的户籍地。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

图4示出了本发明实施例提供的一种服务器的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

在本实施例中，所述服务器4可包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机可读指令42，例如执行上述的票务分配方法的计算机可读指令。所述处理器40执行所述计算机可读指令42时实现上述各个票务分配方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S109。或者，所述处理器40执行所述计算机可读指令42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块301至309的功能。

示例性的，所述计算机可读指令42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令42在所述服务器4中的执行过程。

所述处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器41可以是所述服务器4的内部存储单元，例如服务器4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述服务器4的外部存储设备，例如所述服务器4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述服务器4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机可读指令以及所述服务器4所需的其它指令和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干计算机可读指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机可读指令的介质。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种票务分配方法，应用于服务器中，其特征在于，包括：

获取在预设的购票时段内上传至所述服务器中的各条购票请求；

从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求；

从所述当前购票请求中提取购票身份标识和出行目的地，并确定与所述购票身份标识对应的户籍地；

在预设的统计时段内的历史购票记录中查询与所述购票身份标识对应的购票条目，得到查询结果；

根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型；

将与所述当前购票请求的类型对应的两位类型标志位添加入所述当前购票请求中，其中，第一位指示出行目的地是否为购票者的户籍地，取值为1时，代表出行目的地是户籍地，取值为0时，代表出行目的地不是户籍地；第二位指示购票者是否曾成功购票，取值为1时，代表购票者曾成功购票，取值为0时，代表购票者未曾成功购票；

返回执行所述从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求的步骤，直至所述各条购票请求的类型标志位均不为空为止；

分别统计各种类型的购票请求的数目，具体地，预先设置四个计数器Sum₁、Sum₂、Sum₃、Sum₄分别对四种类型的购票请求进行计数，并对所述计数器进行初始化：Sum₁＝0、Sum₂＝0、Sum₃＝0、Sum₄＝0，读取各条购票请求的类型标志位，若读取到的类型标志位为“00”，则Sum₁＝Sum₁+1；若读取到的类型标志位为“01”，则Sum₂＝Sum₂+1；若读取到的类型标志位为“10”，则Sum₃＝Sum₃+1；若读取到的类型标志位为“11”，则Sum₄＝Sum₄+1；

按照各种类型的购票请求的数目和各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率；

根据下式计算所述各条购票请求的得票区间：

其中，p_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率，Sum_i为第i种类型的购票请求的数目，1≤i≤N，1≤n≤N，N为购票请求的类型数,Scope_n,m为在第n种类型中序号为m的购票请求的得票区间；

获取可分配的车票总数；

通过预设的随机数生成器产生[0,1]内的随机数；

确定所述随机数所处的目标得票区间；

为与所述目标得票区间对应的购票请求分配车票；

将所述可分配的车票总数减1，然后返回执行所述通过预设的随机数生成器产生[0,1]内的随机数的步骤，直至所述可分配的车票总数等于0为止。

2.根据权利要求1所述的票务分配方法，其特征在于，所述根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型包括：

获取与所述户籍地对应的第一坐标以及与所述出行目的地对应的第二坐标；

计算所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于预设的距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第一类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第二类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第三类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第四类型。

3.根据权利要求1所述的票务分配方法，其特征在于，所述按照各种类型的购票请求的数目和各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率包括：

根据下式计算所述各条购票请求的购票成功概率：

其中，p_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率，q_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率与预设的基准概率之间的概率比例，q_n>q_n+1，Sum_i为第i种类型的购票请求的数目，1≤i≤N，1≤n≤N，N为购票请求的类型数。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的票务分配方法，其特征在于，所述确定与所述购票身份标识对应的户籍地包括：

向预设的户籍信息数据库发送查询请求，所述查询请求中包括所述购票身份标识；

接收所述户籍信息数据库发送的反馈消息，所述反馈消息中包括所述户籍信息数据库根据所述购票身份标识查找到的户籍地；

将所述反馈消息中的户籍地确定为与所述购票身份标识对应的户籍地。

5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的票务分配方法的步骤。

6.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：

获取在预设的购票时段内上传至所述服务器中的各条购票请求；

从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求；

从所述当前购票请求中提取购票身份标识和出行目的地，并确定与所述购票身份标识对应的户籍地；

在预设的统计时段内的历史购票记录中查询与所述购票身份标识对应的购票条目，得到查询结果；

根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型；

将与所述当前购票请求的类型对应的两位类型标志位添加入所述当前购票请求中，其中，第一位指示出行目的地是否为购票者的户籍地，取值为1时，代表出行目的地是户籍地，取值为0时，代表出行目的地不是户籍地；第二位指示购票者是否曾成功购票，取值为1时，代表购票者曾成功购票，取值为0时，代表购票者未曾成功购票；

返回执行所述从所述各条购票请求中选取一条类型标志位为空的购票请求作为当前购票请求的步骤，直至所述各条购票请求的类型标志位均不为空为止；

分别统计各种类型的购票请求的数目，具体地，预先设置四个计数器Sum₁、Sum₂、Sum₃、Sum₄分别对四种类型的购票请求进行计数，并对所述计数器进行初始化：Sum₁＝0、Sum₂＝0、Sum₃＝0、Sum₄＝0，读取各条购票请求的类型标志位，若读取到的类型标志位为“00”，则Sum₁＝Sum₁+1；若读取到的类型标志位为“01”，则Sum₂＝Sum₂+1；若读取到的类型标志位为“10”，则Sum₃＝Sum₃+1；若读取到的类型标志位为“11”，则Sum₄＝Sum₄+1；

按照各种类型的购票请求的数目和各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率；

根据下式计算所述各条购票请求的得票区间：

其中，p_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率，Sum_i为第i种类型的购票请求的数目，1≤i≤N，1≤n≤N，N为购票请求的类型数,Scope_n,m为在第n种类型中序号为m的购票请求的得票区间；

获取可分配的车票总数；

通过预设的随机数生成器产生[0,1]内的随机数；

确定所述随机数所处的目标得票区间；

为与所述目标得票区间对应的购票请求分配车票；

将所述可分配的车票总数减1，然后返回执行所述通过预设的随机数生成器产生[0,1]内的随机数的步骤，直至所述可分配的车票总数等于0为止。

7.根据权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述根据所述查询结果、所述户籍地和所述出行目的地确定所述当前购票请求的类型包括：

获取与所述户籍地对应的第一坐标以及与所述出行目的地对应的第二坐标；

计算所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于预设的距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第一类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离小于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第二类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果为空，则确定所述当前购票请求的类型为第三类型；

若所述第一坐标和所述第二坐标之间的距离大于等于所述距离阈值，且所述查询结果不为空，则确定所述当前购票请求的类型为第四类型。

8.根据权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述按照各种类型的购票请求的数目和各种类型的购票请求之间的预设的概率比例关系为所述各条购票请求配置购票成功概率包括：

根据下式计算所述各条购票请求的购票成功概率：

其中，p_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率，q_n为第n种类型的购票请求的购票成功概率与预设的基准概率之间的概率比例，q_n>q_n+1，Sum_i为第i种类型的购票请求的数目，1≤i≤N，1≤n≤N，N为购票请求的类型数。

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