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微信红包的随机算法是怎样实现的?
作者: 佚名 2018-01-31 14:24 【SegmentFault】

我在知乎上看到这样一个问题 微信红包的随机算法是怎样实现的?

微信红包的随机算法是怎样实现的?

有人说腾讯大致是这样实现的:

public static double getRandomMoney(LeftMoneyPackage _leftMoneyPackage) {

// remainSize 剩余的红包数量

// remainMoney 剩余的钱

if (_leftMoneyPackage.remainSize == 1) {

_leftMoneyPackage.remainSize--;

return (double) Math.round(_leftMoneyPackage.remainMoney * 100) / 100;

}

Random r = new Random();

double min = 0.01; //

double max = _leftMoneyPackage.remainMoney / _leftMoneyPackage.remainSize * 2;

double money = r.nextDouble() * max;

money = money <= min ? 0.01: money;

money = Math.floor(money * 100) / 100;

_leftMoneyPackage.remainSize--;

_leftMoneyPackage.remainMoney -= money;

return money;

}

也有人做了正太分布、方差分析、回归分析、统计模拟等,图太长我就不贴了。

然而

    ● 所有答案都是“取时随机”,即设计“红包池”的概念,然后在抽取时随机取数。

    ● 所有答案都是“钱的随机”,即随机金额,然后return。

下面我们换个思路,现在我们把所有的钱换成1分的 硬币 ,把红包想象成 罐子 ,然后 撒币 。

/**

* @param count 红包数

* @param money 总金额

* @return

*/

public static Integer[] ranRedPac(Integer count, Integer money) {

Integer[] result = new Integer[count];

for (int i = 1; i <= money; i++) {

int n = new Random().nextInt(count);

result[n] = result[n] == null ? 1 : result[n] + 1;

}

return result;

}

//测试

public static void main(String[] args) {

Arrays.asList(ranRedPac(10, 5000000)).forEach(i -> System.out.println(i));

System.out.println("sum: " + Arrays.asList(ranRedPac(10, 50)).stream().mapToInt(i -> i).sum());

}

每分钱随机选择红包。

至于什么回归分析,统计模拟 统统用不上 。

本例中我们摒弃“抽取”、“随机金额”这样的传统概念,使钱拥有选择意识,执行“随机”行为,自然而然红包就有了随机金额的属性。

改变一下思路,别把简单问题复杂化。

我们在编码设计时,通常会考虑现实生活中的逻辑,并把对象抽象成类,行为抽象成方法。但是,我们偶尔也要考虑思维 反转 。

当然,我的代码有一定的弊端。

思维是最重要的。


标签:高性能计算 

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