Flask接口签名sign原理与实例代码浅析
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2022-11-20
java实现微信抢红包算法
简介
网上说的有http://两种比较公平的算法,一种是二倍均值法,一种是线段切割法。下面我们介绍下两种算法的实现:
二倍均值法
原理
剩余红包金额M,剩余人数N,那么:每次抢到金额=随机(0,M/N*2)
保证了每次随机金额的平均值是公平的
假设10人,红包金额100元
第一人:100/10*2=20,随机范围(0,20),平均可以抢到10元
第二人:90/9*2=20,随机范围(0,20),平均可以抢到10元
第三人:80/8*2=20,随机范围(0,20),平均可以抢到10元
以此类推,每次随机范围的均值是相等的
缺点:除了最后一次,任何一次抢到的金额都不会超过人均金额的两倍,并不是任意的随机
实现
//二倍均值法
public static List
Integer totalPeopleNum) {
List
//为了使用random.nextInt(Integer)方法不得不先把红包金额放大100倍,最后在main函数里面再除以100
//这样就可以保证每个人抢到的金额都可以精确到小数点后两位
Integer restAmount = totalAmount * 100;
Integer restPeopleNum = totalPeopleNum;
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < totalPeopleNum - 1; i++) {
// 随机范围:[1,剩余人均金额的两倍),左闭右开
int amount = random.nextInt(restAmount / restPeopleNum * 2 - 1) + 1;
restAmount -= amount;
restPeopleNum--;
amountList.add(amount);
}
amountList.add(restAmount);
return amountList;
}
线段切割法
原理
把红包总金额想象成一条很长的线段,而每个人抢到的金额,则是这条主线段所拆分出的若干子线段。
当N个人一起抢红包的时候,就需要确定N-1个切割点。
因此,当N个人一起抢总金额为M的红包时,我们需要做N-1次随机运算,以此确定N-1个切割点。
随机的范围区间是[1,100* M)。当所有切割点确定以后,子线段的长度也随之确定。这样每个人来抢红包的时候,只需要顺次领取与子线段长度等价的红包金额即可。
实现
//线段分割法
private static List
//验证参数合理校验
//为了使用random.nextInt(Integer)方法不得不先把红包金额放大100倍,最后在main函数里面再除以100
//这样就可以保证每个人抢到的金额都可以精确到小数点后两位
int fen = (int) (money * 100);
if (fen < n || n < 1) {
System.out.println("红包个数必须大于0,并且最小红包不少于1分");
}
List
boards.add(0);
boards.add(fen);
//红包个数和板砖个数的关系
while (boards.size() <= n) {
int index = new Random().nextInt(fen - 1) + 1;
if (boards.contains(index)) {
//保证板子的位置不相同
continue;
}
boards.add(index);
}
//计算每个红包的金额,将两个板子之间的钱加起来
Collections.sort(boards);
List
for (int i = 0; i < boards.size() - 1; i++) {
Integer e = boards.get(i + 1) - boards.get(i);
list.add(e);
}
return list;
}
public static void main(String[] args) {
// List
List
BigDecimal count = new BigDecimal(0);
for (Integer amount : accountList) {
//将抢到的金额再除以100进行还原
BigDecimal tmpcount = new BigDChOqvFecimal(amount).divide(new BigDecimahttp://l(100));
count = count.add(tmpcount);
System.out.println("抢到金额:" + tmpcount);
}
System.out.println("total=" + count);
}
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