微信红包算法

今天试着写了一个微信红包的算法。先是自己写了一个算法，但是效果不好。然后在网上参考了一位大神写的方法。

红包的要求就:设置m个，发n分（这里就以分为单位了），保证每个红包的金额要大于1分。

首先我自己的思路是:

1、判断n是否会大于等于m，如果n<m,那么必定会用红包不足1分钱，所以应该是不合法的（1分钱都没还玩啥）。

2、如果n==m，那么每个就是1分钱。如果n>m那么每个红包的金额范围应该是1~n-m+1之间，例如1块钱，发10个的话，合法的金额应该是1~91。

3、根据红包的个数每次在合法的范围内产生一个随机数，就像上面的例子，一块钱发10个，那么第一个就是在0~91的范围内产生一个随机数，第二次的时候在剩余的金额（总金额-已产生的合法金额）中生成一个合法的随机数。直到最后一个。

代码如下：

/**
     * 生成随机红包
     * @param count 红包个数
     * @param fen   红包金额（分）
     */
    private void hongbao1(int count, int fen) {
        int max;
        Random random = new Random();
        StringBuffer buffer = new StringBuffer();
        for (int i = 0; i < count - 1; i++) {
            max = fen - (count - i - 1);
            int result = random.nextInt(max) + 1;
            buffer.append("   " + result);
            fen -= result;
        }

        buffer.append("   " + fen);
        tvShow.setText(buffer.toString());
    }

刚开始觉得这样就行了。但是运行程序的结果发现每次都是前面产生的随机数要大很多，到后面的随机数基本就是1了。

仔细想了一下，这样是不妥的。第一次生成的随机数的合理范围会是最大的，越到后面就越小，所以导致红包越到后面就越小了。

之后我在网上看到了一位大神的做法，http://blog.youkuaiyun.com/hengyunabc/article/details/19177877/

下面是大神的代码，我在xRandom里面稍微做了一点修改。大神的思路就不细说了。

public class HongBaoAlgorithm {
    static Random random = new Random();

    static {
        random.setSeed(System.currentTimeMillis());
    }

    /**
     * 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) {
        LogUtil.e("xRandom---->min:" + min + "   max:" + max);
        return sqrt(nextLong(sqr(max - min) + 1));
    }

    /**
     * @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) {
        LogUtil.e("generate-->total:" + total + "   count:" + count + "   max" + max + "   min:" + min);
        long[] result = new long[count];
        long average = total / count;
        LogUtil.e("average:" + average);
        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;
    }

    /**
     * 最小值默认是1的分法
     *
     * @param total 红包总额
     * @param count 红包个数
     * @return
     */
    public static long[] generate(long total, int count) {
        return generate(total, count, total - count + 1, 1);
    }


    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;
    }
}