php中奖概率算法,可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法

本文介绍了一种经典的PHP概率算法,适用于创建刮刮卡、大转盘等抽奖系统。通过预设的奖项数组,算法能够高效地计算并分配奖项,确保抽奖过程的公平性和趣味性。

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php中奖概率算法,可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法。用法很简单,代码里有详细注释说明,一看就懂

 

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<!--?php
/*
  * 经典的概率算法,
  * $proArr是一个预先设置的数组,
  * 假设数组为:array(100,200,300,400),
  * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内,
  * 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间,
  * 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1,900这个范围内筛选的。
  * 这样 筛选到最终,总会有一个数满足要求。
  * 就相当于去一个箱子里摸东西,
  * 第一个不是,第二个不是,第三个还不是,那最后一个一定是。
  * 这个算法简单,而且效率非常 高,
  * 关键是这个算法已在我们以前的项目中有应用,尤其是大数据量的项目中效率非常棒。
  */
function get_rand($proArr) {
     $result = ''
     //概率数组的总概率精度
     $proSum = array_sum($proArr); 
     //概率数组循环
     foreach ($proArr as $key =--> $proCur) {
         $randNum = mt_rand( 1 , $proSum);
         if ($randNum <= $proCur) {
             $result = $key;
             break ;
         } else {
             $proSum -= $proCur;
         }      
     }
     unset ($proArr); 
     return $result;
}
 
 
/*
  * 奖项数组
  * 是一个二维数组,记录了所有本次抽奖的奖项信息,
  * 其中id表示中奖等级,prize表示奖品,v表示中奖概率。
  * 注意其中的v必须为整数,你可以将对应的 奖项的v设置成0,即意味着该奖项抽中的几率是0,
  * 数组中v的总和(基数),基数越大越能体现概率的准确性。
  * 本例中v的总和为100,那么平板电脑对应的 中奖概率就是1%,
  * 如果v的总和是10000,那中奖概率就是万分之一了。
  *
  */
$prize_arr = array(
     '0' => array( 'id' => 1 , 'prize' => '平板电脑' , 'v' => 1 ),
     '1' => array( 'id' => 2 , 'prize' => '数码相机' , 'v' => 5 ),
     '2' => array( 'id' => 3 , 'prize' => '音箱设备' , 'v' => 10 ),
     '3' => array( 'id' => 4 , 'prize' => '4G优盘' , 'v' => 12 ),
     '4' => array( 'id' => 5 , 'prize' => '10Q币' , 'v' => 22 ),
     '5' => array( 'id' => 6 , 'prize' => '下次没准就能中哦' , 'v' => 50 ),
);
 
/*
  * 每次前端页面的请求,PHP循环奖项设置数组,
  * 通过概率计算函数get_rand获取抽中的奖项id。
  * 将中奖奖品保存在数组$res['yes']中,
  * 而剩下的未中奖的信息保存在$res['no']中,
  * 最后输出json个数数据给前端页面(长春九龙男科医院)中。
  */
foreach ($prize_arr as $key => $val) {
     $arr[$val[ 'id' ]] = $val[ 'v' ];
}
$rid = get_rand($arr); //根据概率获取奖项id
 
$res[ 'yes' ] = $prize_arr[$rid- 1 ][ 'prize' ]; //中奖项
unset($prize_arr[$rid- 1 ]); //将中奖项从数组中剔除,剩下未中奖项
shuffle($prize_arr); //打乱数组顺序
for ($i= 0 ;$i<count($prize_arr);$i++){ $pr[]= "$prize_arr[$i]['prize'];"

转载于:https://www.cnblogs.com/hengyi123/p/3707732.html

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