抢红包的红包生成算法Java实现代码

最新推荐文章于 2024-05-27 07:26:45 发布

等不到天亮Deng时光

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分类专栏： JavaEE项目总结

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本文介绍了一种红包算法的设计思路，该算法通过预生成所有红包并利用数值的膨胀与收缩原理，使得生成的红包金额接近正态分布，即平均值附近的红包较多，而极端值较少。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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
{  
        random.setSeed(System.currentTimeMillis()); 
    } 
       
    public
static void 
main(String[] args) {  
        long
max = 200; 
        long
min = 1; 
   
        long[] result = HongBaoAlgorithm.generate(100_0000, 10_000, max, min); 
        long
total = 0; 
        for
(int 
i = 0; i < result.length; i++) { 
            // System.out.println("result[" + i + "]:" + result[i]); 
            // System.out.println(result[i]); 
            total += result[i]; 
        } 
        //检查生成的红包的总额是否正确 
        System.out.println("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 < result.length; i++) { 
            count[(int) result[i]] +=
1;  
        } 
   
        for
(int 
i = 0; i < count.length; i++) { 
            System.out.println(""
+ 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 < result.length; 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 < result.length; 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 < result.length; i++) { 
                if
(total < 0 
&& result[i] > min) {  
                    result[i]--; 
                    total++; 
                } 
            } 
        } 
        return
result;  
    } 
   
    static
long sqrt(long
n) {  
        // 改进为查表？ 
        return
(long) Math.sqrt(n); 
    } 
   
    static
long sqr(long
n) {  
        // 查表快，还是直接算快？ 
        return
n * n;  
    } 
       
    static
long nextLong(long
n) {  
        return
random.nextInt((int) n); 
    } 
   
    static
long nextLong(long
min, long 
max) {  
        return
random.nextInt((int) (max - min +
1)) + min;  
    } 
}