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Java抢红包的红包生成算法

马上过年了。过年微信红包很火,最近有个项目也要做抢红包,于是写了个红包的生成算法。红包生成算法的需求预先生成所有的红包还是一个请求随机生成一个红包简单来说,就是把一个大整数m分解(直接以“分为单位,如1元即100)分解成n个小整数的过程,小整数的范围是[min,max]。最简单的思路,先保底,每个小

马上过年了。过年微信红包很火,最近有个项目也要做抢红包,于是写了个红包的生成算法。

红包生成算法的需求

预先生成所有的红包还是一个请求随机生成一个红包

简单来说,就是把一个大整数m分解(直接以“分为单位,如1元即100)分解成n个小整数的过程,小整数的范围是[min, max]。

最简单的思路,先保底,每个小红包保证有min,然后每个请求都随机生成一个0到(max-min)范围的整数,再加上min就是红包的钱数。

这个算法虽然简单,但是有一个弊端:最后生成的红包可能都是min钱数的。也就是说可能最后的红包都是0.01元的。

另一种方式是预先生成所有红包,这样就比较容易控制了。我选择的是预先生成所有的红包。

理想的红包生成算法

理想的红包生成结果是平均值附近的红包比较多,大红包和小红包的数量比较少。

可以想像下,生成红包的数量的分布有点像正态分布。

那么如何实现这种平均线附近值比较多的要求呢?

就是要找到一种算法,可以提高平均值附近的概率。那么利用一种”膨胀“再”收缩“的方式来达到这种效果。

先平方,再生成平方范围内的随机数,再开方,那么概率就不再是平均的了。

具体算法:

public class HongBaoAlgorithm { 
  static Random random = new Random(); 
  static { 
    randomsetSeed(SystemcurrentTimeMillis()); 
  } 
   
  public static void main(String[] args) { 
    long max = 200; 
    long min = 1; 
 
    long[] result = HongBaoAlgorithmgenerate(100_0000, 10_000, max, min); 
    long total = 0; 
    for (int i = 0; i < resultlength; i++) { 
      // Systemoutprintln("result[" + i + "]:" + result[i]); 
      // Systemoutprintln(result[i]); 
      total += result[i]; 
    } 
    //检查生成的红包的总额是否正确 
    Systemoutprintln("total:" + total); 
 
    //统计每个钱数的红包数量,检查是否接近正态分布 
    int count[] = new int[(int) max + 1]; 
    for (int i = 0; i < resultlength; i++) { 
      count[(int) result[i]] += 1; 
    } 
 
    for (int i = 0; i < countlength; i++) { 
      Systemoutprintln("" + i + " " + count[i]); 
    } 
  } 
   
  /** 
   * 生产min和max之间的随机数,但是概率不是平均的,从min到max方向概率逐渐加大。 
   * 先平方,然后产生一个平方值范围内的随机数,再开方,这样就产生了一种“膨胀”再“收缩”的效果。 
   * 
   * @param min 
   * @param max 
   * @return 
   */ 
  static long xRandom(long min, long max) { 
    return sqrt(nextLong(sqr(max - min))); 
  } 
 
  /** 
   * 
   * @param total 
   *      红包总额 
   * @param count 
   *      红包个数 
   * @param max 
   *      每个小红包的最大额 
   * @param min 
   *      每个小红包的最小额 
   * @return 存放生成的每个小红包的值的数组 
   */ 
  public static long[] generate(long total, int count, long max, long min) { 
    long[] result = new long[count]; 
 
    long average = total / count; 
 
    long a = average - min; 
    long b = max - min; 
 
    // 
    //这样的随机数的概率实际改变了,产生大数的可能性要比产生小数的概率要小。 
    //这样就实现了大部分红包的值在平均数附近。大红包和小红包比较少。 
    long range1 = sqr(average - min); 
    long range2 = sqr(max - average); 
 
    for (int i = 0; i < resultlength; i++) { 
      //因为小红包的数量通常是要比大红包的数量要多的,因为这里的概率要调换过来。 
      //当随机数>平均值,则产生小红包 
      //当随机数<平均值,则产生大红包 
      if (nextLong(min, max) > average) { 
        // 在平均线上减钱 
//       long temp = min + sqrt(nextLong(range1)); 
        long temp = min + xRandom(min, average); 
        result[i] = temp; 
        total -= temp; 
      } else { 
        // 在平均线上加钱 
//       long temp = max - sqrt(nextLong(range2)); 
        long temp = max - xRandom(average, max); 
        result[i] = temp; 
        total -= temp; 
      } 
    } 
    // 如果还有余钱,则尝试加到小红包里,如果加不进去,则尝试下一个。 
    while (total > 0) { 
      for (int i = 0; i < resultlength; i++) { 
        if (total > 0 && result[i] < max) { 
          result[i]++; 
          total--; 
        } 
      } 
    } 
    // 如果钱是负数了,还得从已生成的小红包中抽取回来 
    while (total < 0) { 
      for (int i = 0; i < resultlength; i++) { 
        if (total < 0 && result[i] > min) { 
          result[i]--; 
          total++; 
        } 
      } 
    } 
    return result; 
  } 
 
  static long sqrt(long n) { 
    // 改进为查表? 
    return (long) Mathsqrt(n); 
  } 
 
  static long sqr(long n) { 
    // 查表快,还是直接算快? 
    return n * n; 
  } 
   
  static long nextLong(long n) { 
    return randomnextInt((int) n); 
  } 
 
  static long nextLong(long min, long max) { 
    return randomnextInt((int) (max - min + 1)) + min; 
  } 
} 

统计了下生成的结果,还是比较符合要求的。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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