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看完微信抢红包算法你就明白,为啥你不是手气最佳

作者:互联网

摘要:今天我们就来分析一下抢红包的算法,其中有一些是微信红包的算法,看完你就知道手气最佳是如何产生的啦。

本文分享自华为云社区《为啥春节抢红包总不是手气最佳?看完微信抢红包算法你就明白了!》,作者: XiaoLin_Java。

前言

春节必不可少的活动就是抢红包啦,从以前的纸质红包到现在互联网红包(以微信红包为首),今天我们就来分析一下抢红包的算法,其中有一些是微信红包的算法,看完你就知道手气最佳是如何产生的啦!

算法一:剩余金额随机法

算法一是不推荐使用的,算法一全称叫剩余金额随机法,听名字就知道这个方法是将剩余的金额进行随机分配,我们先来看代码。

// 分配红包的算法
private static void testPocket(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(); 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).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP));
}
System.out.println("红包总额:" + sum.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP));
}
// 测试代码
public static void main(String[] args) {
    BigDecimal amount = new BigDecimal(100).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    BigDecimal min = new BigDecimal(0.01).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    BigDecimal num = new BigDecimal(10).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    testPocket2(amount,min,num);
}

我们可以看到,这个方法是有很明显的缺陷的,就是一开始领到红包的人获取的金额可能是最大的,后面领取的金额就逐渐变小了,因为他是从剩余额金额进行随机的。很显然微信是肯定不会使用这种方法作为红包瓜分算法,不然每次一有红包,马上领取就有可能获取手气最佳,但是明显不是。

算法二:整体随机法

整体金额随机法的公式:红包总额 * 随机数/随机数总和,这个方法的核心是使用一个随机数作为红包瓜分的标准,这个随机数是通过Random类随机产生的。他的随机性就比较大了,看起来好像是和我们平时抢红包差不多,但是微信红包也不是采用这种方法,因为这种的随机性太大了,不是很公平。

private static void testPocket2(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)).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        System.out.println("第"+(i+1)+"个人抢到红包金额为:"+min.add(redpeck).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP));
    }

    System.out.println("红包总额:"+sum1);
}

// 测试代码
public static void main(String[] args) {
    BigDecimal amount = new BigDecimal(100).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    BigDecimal min = new BigDecimal(0.01).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    BigDecimal num = new BigDecimal(10).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    testPocket2(amount,min,num);
}

他的随机性可谓是很高,也不是最佳选择。

算法三:割线法

割线法指的是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。

private static void testPocket3(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).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        } else {
            remain = BigDecimal.ZERO;
        }
        sum1 = sum1.add(min.add(redpeck).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP));
        System.out.println("第" + (i + 1) + "个人抢到红包金额为:" + min.add(redpeck));
    }

    System.out.println("红包总额:" + sum1);
}
// 测试代码
public static void main(String[] args) {
    BigDecimal amount = new BigDecimal(100).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    BigDecimal min = new BigDecimal(0.01).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    BigDecimal num = new BigDecimal(10).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
    testPocket2(amount,min,num);
}

他的随机性也比较大,但是他最致命的是性能,因为他需要进行切割这个步骤。

算法四:二倍均值法

算法四就是微信红包目前所采用的的算法(大致思路,代码模拟),二倍均值计算公式:2 * 剩余金额/剩余红包数。

  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).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        }else{
            remain = BigDecimal.ZERO;
        }
        sum = sum.add(min.add(redpeck)).setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        System.out.println("第"+(i+1)+"个人抢到红包金额为:"+min.add(redpeck));
    }
    System.out.println("红包总额:" + sum);
}

他还是比较好的保证了每个红包金额大致相等,不会出现极端情况。

 

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标签:BigDecimal,min,抢红包,remain,num,redpeck,手气,new,完微信
来源: https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/16070869.html