Java实现4种微信抢红包算法(小结)

Java实现4种微信抢红包算法(小结)

目录概述一、剩余金额随机法二、二倍均值法(微信红包采用此法)三、整体随机法四、割线法

概述

14年微信推出红包功能以后，很多公司开始上自己的红包功能，到现在为止仍然有很多红包开发的需求，实现抢红包算法也是面试常考题。

要求：

保证每个红包最少分得0.01元

保证每个红包金额概率尽量均衡

所有红包累计金额登于红包总金额

本文提供4中红包算法及java代码实现demo，仅供参考。其中每种算法测试场景为：0.1元10个包，1元10个包，100元10个包，1000元10个包。

一、剩余金额随机法

以10元10个红包为例，去除每个红包的最小金额后，红包剩余9.9元；

第一个红包在[0,9.9]范围随机，假设随机得1元，则第一个红包金额为1.1元，红包剩余8.9元。

第二个红包在[0,8.9]范围随机，假设随机得1.5元，则第二个红包金额为1.6元，红包剩余7.4元。

第三个红包在[0,7.4]范围随机，假设随机得0.5元，则第三个红包金额为0.6元，红包剩余6.9元。

以此类推。

public static void main(String[] args) {

//初始化测试场景

BigDecimal[][] rrr = {

{new BigDecimal("0.1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("100"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1000"), new BigDecimal("10")}

};

BigDecimal min = new BigDecimal("0.01");

//测试个场景

for (BigDecimal[] decimals : rrr) {

final BigDecimal amount = decimals[0];

final BigDecimal num = decimals[1];

System.out.println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================");

test1(amount, min, num);

}

}

private static void test1(BigDecimal amount, BigDecimal min, BigDecimal num) {

BigDecimal remain = amount.subtract(min.multiply(num));

final Random random = new Random();

final BigDecimal hundred = new BigDecimal("100");

BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;

BigDecimal redpeck;

for (int i = 0; i < num.intValue(IWhtE); i++) {

final int nextInt = random.nextInt(100);

if (i == num.intValue() - 1) {

redpeck = remain;

} else {

redpeck = new BigDecimal(nextInt).multiply(remain).divide(hundred, 2, RoundingMode.FLOOR);

}

if (remain.compareTo(redpeck) > 0) {

remain = remain.subtract(redpeck);

} else {

remain = BigDecimal.ZERO;

}

sum = sum.add(min.add(redpeck));

System.out.println("第" + (i + 1) + "个人抢到红包金额为：" + min.add(redpeck));

}

System.out.println("校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：" + (amount.compareTo(sum) == 0));

}

测试结果如下:可以看出此算法有明显缺陷，即：先领取的红包金额较大，后领取的红包金额较小，这就使得抢红包便的不公平。

0.1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.01

第2个人抢到红包金额为：0.01

第3个人抢到红包金额为：0.01

第4个人抢到红包金额为：0.01

第5个人抢到红包金额为：0.01

第6个人抢到红包金额为：0.01

第7个人抢到红包金额为：0.01

第8个人抢到红包金额为：0.01

第9个人抢到红包金额为：0.01

第10个人抢到红包金额为：0.01

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.09

第2个人抢到红包金额为：0.28

第3个人抢到红包金额为：0.19

第4个人抢到红包金额为：0.20

第5个人抢到红包金额为：0.15

第6个人抢到红包金额为：0.02

第7个人抢到红包金额为：0.03

第8个人抢到红包金额为：0.01

第9个人抢到红包金额为：0.01

第10个人抢到红包金额为：0.02

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

100元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：19.99

第2个人抢到红包金额为：29.58

第3个人抢到红包金额为：38.27

第4个人抢到红包金额为：11.85

第5个人抢到红包金额为：0.11

第6个人抢到红包金额为：0.13

第7个人抢到红包金额为：0.01

第8个人抢到红包金额为：0.01

第9个人抢到红包金额为：0.03

第10个人抢到红包金额为：0.02

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1000元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：60.00

第2个人抢到红包金额为：695.54

第3个人抢到红包金额为：229.72

第4个人抢到红包金额为：8.95

第5个人抢到红包金额为：0.29

第6个人抢到红包金额为：4.64

第7个人抢到红包金额为：0.01

第8个人抢到红包金额为：0.69

第9个人抢到红包金额为：0.12

第10个人抢到红包金额为：0.04

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

二、二倍均值法(微信红包采用此法)

还是以10元10个红包为例，去除每个红包的最小金额后，红包剩余9.9元，二倍均值计算公式：2 * 剩余金额/剩余红包数

第一个红包在[0,1.98]范围随机，假设随机得1.9，则第一个红包金额为2.0，红包剩余8元。

第二个红包在[0,2]范围随机，假设随机的1元，则第二个红包金额为1.1元，红包剩余7元。

第三个红包在[0,2]范围随机，假设随机的0.5元，则第三个红包金额为0.6元，红包剩余5.5元。

以此类推。

public static void main(String[] args) {

//初始化测试场景

BigDecimal[][] rrr = {

{new BigDecimal("0.1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("100"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1000"), new BigDecimal("10")}

};

BigDecimal min = new BigDecimal("0.01");

//测试个场景

for (BigDecimal[] decimals : rrr) {

final BigDecimal amount = decimals[0];

final BigDecimal num = decimals[1];

System.out.println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================");

test2(amount, min, num);

}

}

private static void test2(BigDecimal amount,BigDecimal min ,BigDecimal num){

BigDecimal remain = amount.subtract(min.multiply(num));

final Random random = new Random();

final BigDecimal hundred = new BigDecimal("100");

final BigDecimal two = new BigDecimal("2");

BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;

BigDecimal redpeck;

for (int i = 0; i < num.intValue(); i++) {

final int nextInt = random.nextInt(100);

if(i == num.intValue() -1){

redpeck = remain;

}else{

redpeck = new BigDecimal(nextInt).multiply(remain.multiply(two).divide(num.subtract(new BigDecimal(i)),2,RoundingMode.CEILING)).divide(hundred,2, RoundingMode.FLOOR);

}

if(remain.compareTo(redpeck) > 0){

remain = remain.subtract(redpeck);

}else{

remain = BigDecimal.ZERO;

}

sum = sum.add(min.add(redpeck));

System.out.println("第"+(i+1)+"个人抢到红包金额为："+min.add(redpeck));

}

System.out.println("校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果："+amount.compareTo(sum));

}

测试结果如下:此算法很好的保证了抢红包几率大致均等。

0.1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.01

第2个人抢到红包金额为：0.01

第3个人抢到红包金额为：0.01

第4个人抢到红包金额为：0.01

第5个人抢到红包金额为：0.01

第6个人抢到红包金额为：0.01

第7个人抢到红包金额为：0.01

第8个人抢到红包金额为：0.01

第9个人抢到红包金额为：0.01

第10个人抢到红包金额为：0.01

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

100元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：6.20

第2个人抢到红包金额为：7.09

第3个人抢到红包金额为：10.62

第4个人抢到红包金额为：18.68

第5个人抢到红包金额为：18.74

第6个人抢到红包金额为：2.32

第7个人抢到红包金额为：15.44

第8个人抢到红包金额为：5.43

第9个人抢到红包金额为：15.16

第10个人抢到红包金额为：0.32

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.08

第2个人抢到红包金额为：0.05

第3个人抢到红包金额为：0.17

第4个人抢到红包金额为：0.17

第5个人抢到红包金额为：0.08

第6个人抢到红包金额为：0.06

第7个人抢到红包金额为：0.18

第8个人抢到红包金额为：0.10

第9个人抢到红包金额为：0.02

第10个人抢到红包金额为：0.09

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1000元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：125.99

第2个人抢到红包金额为：165.08

第3个人抢到红包金额为：31.90

第4个人抢到红包金额为：94.78

第5个人抢到红包金额为：137.79

第6个人抢到红包金额为：88.89

第7个人抢到红包金额为：156.44

第8个人抢到红包金额为：7.97

第9个人抢到红包金额为：151.01

第10个人抢到红包金额为：40.15

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

三、整体随机法

还是以10元10个红包为例，随机10个数，红包金额公式为：红包总额 * 随机数/随机数总和，假设10个随机数为[5,9,8,7,6,5,4,3,2,1],10个随机数总和为50，

第一个红包10*5/50，得1元。

第二个红包10*9/50，得1.8元。

第三个红包10*8/50，得1.6元。

以此类推。

public static void main(String[] args) {

//初始化测试场景

BigDecimal[][] rrr = {

{new BigDecimal("0.1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("100"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1000"), new BigDecimal("10")}

};

BigDecimal min = new BigDecimal("0.01");

//测试个场景

for (BigDecimal[] decimals : rrr) {

final BigDecimal amount = decimals[0];

final BigDecimal num = decimals[1];

System.out.println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================");

test3(amount, min, num);

}

}

private static void test3(BigDecimal amount,BigDecimal min ,BigDecimal num){

final Random random = new Random();

final int[] rand = new int[num.intValue()];

BigDecimal sum1 = BigDecimal.ZERO;

BigDecimal redpeck ;

int sum = 0;

for (int i = 0; i < num.intValue(); i++) {

rand[i] = random.nextInt(100);

sum += rand[i];

}

final BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(sum);

BigDecimal remain = amount.subtract(min.multiply(num));

for (int i = 0; i < rand.length; i++) {

if(i == num.intValue() -1){

redpeck = remain;

}else{

redpeck = remain.multiply(new BigDecimal(rand[i])).divide(bigDecimal,2,RoundingMode.FLOOR);

}

if(remain.compareTo(redpeck) > 0){

remain = remain.subtract(redpeck);

}else{

remain = BigDecimal.ZERO;

}

sum1= sum1.add(min.add(redpeck));

System.out.println("第"+(i+1)+"个人抢到红包金额为："+min.add(redpeck));

}

System.out.println("校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果："+(amount.compareTo(sum1)==0));

}

测试结果如下:此算法随机性较大。

0.1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.01

第2个人抢到红包金额为：0.01

第3个人抢到红包金额为：0.01

第4个人抢到红包金额为：0.01

第5个人抢到红包金额为：0.01

第6个人抢到红包金额为：0.01

第7个人抢到红包金额为：0.01

第8个人抢到红包金额为：0.01

第9个人抢到红包金额为：0.01

第10个人抢到红包金额为：0.01

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

100元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：2.35

第2个人抢到红包金额为：14.12

第3个人抢到红包金额为：5.74

第4个人抢到红包金额为：6.61

第5个人抢到红包金额为：0.65

第6个人抢到红包金额为：10.97

第7个人抢到红包金额为：9.15

第8个人抢到红包金额为：7.93

第9个人抢到红包金额为：1.31

第10个人抢到红包金额为：41.17

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.10

第2个人抢到红包金额为：0.02

第3个人抢到红包金额为：0.12

第4个人抢到红包金额为：0.03

第5个人抢到红包金额为：0.05

第6个人抢到红包金额为：0.12

第7个人抢到红包金额为：0.06

第8个人抢到红包金额为：0.01

第9个人抢到红包金额为：0.04

第10个人抢到红包金额为：0.45

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1000元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：148.96

第2个人抢到红包金额为：116.57

第3个人抢到红包金额为：80.49

第4个人抢到红包金额为：32.48

第5个人抢到红包金额为：89.39

第6个人抢到红包金额为：65.60

第7个人抢到红包金额为：20.77

第8个人抢到红包金额为：16.03

第9个人抢到红包金额为：36.79

第10个人抢到红包金额为：392.92

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

四、割线法

还是以10元10个红包为例，在(0,10)范围随机9个间隔大于等于0.01数，假设为[1,1.2,2,3,4,5,6,7,8]

第一个红包得1元

第二个红包得0.2元

第三个红得0.8元。

以此类推。

public static void main(String[] args) {

//初始化测试场景

BigDecimal[][] rrr = {

{new BigDecimal("0.1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("100"), new BigDecimal("10")},

{new BigDecimal("1000"), new BigDecimal("10")}

};

BigDecimal min = new BigDecimal("0.01");

//测试个场景

for (BigDecimal[] decimals : rrr) {

final BigDecimal amount = decimals[0];

final BigDecimal num = decimals[1];

System.out.println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================");

test3(amount, min, num);

}

}

private static void test3(BigDecimal amount,BigDecimal min ,BigDecimal num){

final Rhttp://andom random = new Random();

final int[] rand = new int[num.intValue()];

BigDecimal sum1 = BigDecimal.ZERO;

BigDecimal redpeck ;

int sum = 0;

for (int i = 0; i < num.intValue(); i++) {

rand[i] = random.nextInt(100);

sum += rand[i];

}

final BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(sum);

BigDecimal remain = amount.subtract(min.multiply(num));

for (int i = 0; i < rand.length; i++) {

if(i == num.intValue() -1){

redpeck = remain;

}else{

redpeck = remain.multiply(new BigDecimal(rand[i])).divide(bigDecimal,2,RoundingMode.FLOOR);

}

if(remain.compareTo(redpeck) > 0){

remain = remain.subtract(redpeck);

}else{

remain = BigDecimal.ZERO;

}

sum1= sum1.add(min.add(redpeck));

System.out.println("第"+(i+1)+"个人抢到红包金额为："+min.add(redpeck));

}

System.out.println("校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果："+(amount.compareTo(sum1)==0));

}

测试结果如下:此算法随机性较大，且性能不好

0.1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.01

第2个人抢到红包金额为：0.01

第3个人抢到红包金额为：0.01

第4个人抢到红包金额为：0.01

第5个人抢到红包金额为：0.01

第6个人抢到红包金额为：0.01

第7个人抢到红包金额为：0.01

第8个人抢到红包金额为：0.01

第9个人抢到红包金额为：0.01

第10个人抢到红包金额为：0.01

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

100元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：19.IWhtE84

第2个人抢到红包金额为：2.73

第3个人抢到红包金额为：8.95

第4个人抢到红包金额为：14.10

第5个人抢到红包金额为：18.60

第6个人抢到红包金额为：3.66

第7个人抢到红包金额为：9.17

第8个人抢到红包金额为：15.49

第9个人抢到红包金额为：5.61

第10个人抢到红包金额为：1.85

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：0.02

第2个人抢到红包金额为：0.28

第3个人抢到红包金额为：0.03

第4个人抢到红包金额为：0.02

第5个人抢到红包金额为：0.11

第6个人抢到红包金额为：0.23

第7个人抢到红包金额为：0.18

第8个人抢到红包金额为：0.09

第9个人抢到红包金额为：0.03

第10个人抢到红包金额为：0.01

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

1000元10个人抢=======================================================

第1个人抢到红包金额为：69.28

第2个人抢到红包金额为：14.68

第3个人抢到红包金额为：373.16

第4个人抢到红包金额为：274.73

第5个人抢到红包金额为：30.77

第6个人抢到红包金额为：30.76

第7个人抢到红包金额为：95.55

第8个人抢到红包金额为：85.20

第9个人抢到红包金额为：10.44

第10个人抢到红包金额为：15.43

校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：true

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