请用数据结构和算法的视角分析逛商场的购物行为，并从Scala语言的角度设计一个购物模拟程序。
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从数据结构和算法的视角分析逛商场的购物行为，可以考虑以下几个方面：

1. **用户行为建模**：
   - 用户进入商场后，可能会根据自己的需求和偏好选择不同类型的店铺。这可以建模为一个有向图（Directed Graph），其中节点表示商场中的店铺，边表示用户可能的移动路径。

2. **商品选择与推荐**：
   - 用户在选择商品时，可能会根据商品的属性（如价格、品牌、评价等）进行筛选。这可以建模为一个多维度的搜索问题，可以使用哈希表（HashMap）或二叉搜索树（BST）来快速查找符合条件的商品。

3. **购物车管理**：
   - 用户在购物过程中会将商品添加到购物车中，这可以建模为一个队列（Queue）或列表（List）数据结构，便于顺序管理和快速访问。

4. **路径规划**：
   - 用户在商场内移动时，可能会使用最短路径算法（如Dijkstra算法）来优化路线，以减少行走距离或时间。

5. **购物结算**：
   - 购物结算时，可能需要对购物车中的商品进行总价计算，可以使用递归或迭代算法来处理。

从Scala语言的角度设计一个购物模拟程序，可以考虑以下结构：

```scala
// 定义商场类的代码
class Mall(val shops: Map[String, Shop]) {
  // 商场类的方法和属性
}

// 定义店铺类的代码
class Shop(val name: String, val products: List[Product]) {
  // 店铺类的方法和属性
}

// 定义商品类的代码
case class Product(name: String, price: Double, brand: String, rating: Double)

// 定义用户类的代码
class User(val name: String, val preferences: Map[String, Double]) {
  var shoppingCart: List[Product] = Nil

  def addToCart(product: Product): Unit = {
    shoppingCart = product :: shoppingCart
  }

  def checkout(): Double = {
    shoppingCart.map(_.price).sum
  }
}

// 模拟商场购物行为的代码
object ShoppingSimulation {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 初始化商场、店铺、商品和用户
    val products = List(
      Product("Laptop", 1200.0, "Apple", 4.8),
      Product("Smartphone", 800.0, "Samsung", 4.5)
    )
    val shop = new Shop("Tech Shop", products)
    val mall = new Mall(Map("Tech Shop" -> shop))
    val user = new User("Alice", Map("price" -> 0.5, "rating" -> 0.5))

    // 用户逛商场并选择商品
    val selectedProduct = shop.products.maxBy(product =>
      product.price * user.preferences("price") + product.rating * user.preferences("rating")
    )
    user.addToCart(selectedProduct)

    // 用户结算
    val totalCost = user.checkout()
    println(s"Total cost: $totalCost")
  }
}
```

这个Scala程序模拟了一个简单的商场购物行为：用户根据价格和评分偏好选择商品，并将商品添加到购物车中，最后进行结算。程序中使用了类、对象、列表、映射等Scala核心数据结构和方法。
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