你们在抢红包，而程序员在研究红包算法

摘要：近期，有需求需要我写一个红包算法，要求幅度不要太偏锋，浮动尽量不要太大，限制最大值，于是，我开始了~

你们在抢红包，而程序员在研究红包算法。

我就先试着写一下吧~也不知道对不对，看了网上的说法，好像到现在为止官方也没有给出一个确切的算法，只好在这里献丑了，先贴出代码：

    /**
     * create by    :XJH
     * description  :红包算法
     * create time  :2017/12/4/004
     *
     * @param money 红包总金额
     * @param num   红包数量
     * @param max   每个红包最大金额(建议max = money / num * 2)(如果max过于庞大，造成极端的可能性非常大)
     * @return java.util.List<java.lang.Double>
     */
    public static List<Double> getMoney(double money, int num, float max) {
        if ((money / num) < 0.01) {
            //如果红包按照每个人0.01都不够分配，则返回null
            return null;
        }

        if (0.01 == (money / num)) {
            //如果这个红包分配下来每个人都是0.01，直接返回
            double baseDouble[] = new double[num];
            Arrays.fill(baseDouble, 0.01d);
            List<Double> baseList = new ArrayList<>(num);
            for (double d : baseDouble) {
                baseList.add(d);
            }
            return baseList;

        }

        if (num * max < money) {
            //每个人最大值都不能达到满额，则返回null
            return null;
        }

        Random r = new Random();
        DecimalFormat format = new DecimalFormat(".##");

        double[] dou = new double[num];
        double redMoney = 0;
        double nextMoney = money;
        double sum = 0;
        int index = 0;
        for (int i = num; i > 0; i--) {
            if (i == 1) {
                dou[index] = nextMoney;
            } else {
                while (true) {
                    String str = format.format(r.nextDouble() * nextMoney);
                    redMoney = Double.parseDouble(str);

                    if (redMoney > max || max * (i - 1) < (money - sum - redMoney) || (money - sum - redMoney) < (i - 1) * 0.01) {
                        //如果本次红包大于max则重来
                        //如果本次红包结束，且接下来每个人都是最大值之和小于剩余的钱（也就是人都抢完红包了，还有剩余的钱）则重来
                        //如果本次红包结束，且接下来每个人都是最小值之和大于剩余的钱（也就是人都抢完红包了，钱不够）则重来
                        continue;
                    }

                    if (redMoney > 0 && redMoney <= nextMoney) {
                        //本次红包必须大于0
                        //本次红包必须小于或等于nextMoney
                        break;
                    }
                }
                nextMoney = Double.parseDouble(format.format(nextMoney - redMoney));
                sum = sum + redMoney;
                dou[index] = redMoney;
                index++;
            }
        }

        //数组转换list，随机打乱顺序
        List<Double> list = new ArrayList<>();
        for (double d : dou) {
            list.add(d);
        }
        Collections.shuffle(list);
        return list;
    }

/**

* create by :XJH

* description :红包算法

* create time :2017/12/4/004

* @param money 红包总金额

* @param num 红包数量

* @param max 每个红包最大金额(建议max = money / num * 2)(如果max过于庞大，造成极端的可能性非常大)

* @return java.util.List<java.lang.Double>

public static List<Double> getMoney(double money, int num, float max) {

if ((money / num) < 0.01) {

//如果红包按照每个人0.01都不够分配，则返回null

return null;

}

if (0.01 == (money / num)) {

//如果这个红包分配下来每个人都是0.01，直接返回

double baseDouble[] = new double[num];

Arrays.fill(baseDouble, 0.01d);

List<Double> baseList = new ArrayList<>(num);

for (double d : baseDouble) {

baseList.add(d);

}

return baseList;

}

if (num * max < money) {

//每个人最大值都不能达到满额，则返回null

return null;

}

Random r = new Random();

DecimalFormat format = new DecimalFormat(".##");

double[] dou = new double[num];

double redMoney = 0;

double nextMoney = money;

double sum = 0;

int index = 0;

for (int i = num; i > 0; i--) {

if (i == 1) {

dou[index] = nextMoney;

} else {

while (true) {

String str = format.format(r.nextDouble() * nextMoney);

redMoney = Double.parseDouble(str);

if (redMoney > max || max * (i - 1) < (money - sum - redMoney) || (money - sum - redMoney) < (i - 1) * 0.01) {

//如果本次红包大于max则重来

//如果本次红包结束，且接下来每个人都是最大值之和小于剩余的钱（也就是人都抢完红包了，还有剩余的钱）则重来

//如果本次红包结束，且接下来每个人都是最小值之和大于剩余的钱（也就是人都抢完红包了，钱不够）则重来

continue;

}

if (redMoney > 0 && redMoney <= nextMoney) {

//本次红包必须大于0

//本次红包必须小于或等于nextMoney

break;

}

nextMoney = Double.parseDouble(format.format(nextMoney - redMoney));

sum = sum + redMoney;

dou[index] = redMoney;

index++;

}

//数组转换list，随机打乱顺序

List<Double> list = new ArrayList<>();

for (double d : dou) {

list.add(d);

}

Collections.shuffle(list);

return list;

}

运行结果：

红包总量：10，红包个数：10，最大值：2：0.61、1.19、0.71、1.9、1.57、0.47、0.4、1.17、0.45、1.53

红包总量：10，红包个数：10，最大值：2：2.0:、0.77、0.57、1.93、1.94、0.94、1.2、0.17、0.05、0.43

红包总量：1，红包个数：10，最大值：2：0.37、0.52、0.01、0.01、0.01、0.01、0.02、0.01、0.01、0.03

红包总量：0.1，红包个数：10，最大值：2：0.01、0.01、0.01、0.01、0.01、0.01、0.01、0.01、0.01、0.01

感觉这份有点low，而且不是很稳定，在max过大时红包的量过于极端，于是我又开始了~

package com.gysdlmy.euroluce.utils;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;

/**
 * @ Author     ：XJH.
 * @ Date       ：Created in 16:35 2017/12/5/005.
 * @ Description：
 * 随机产生红包：金额正太分布
 * <p>
 * 如果非标准正态分布X~N(μ,σ^2)，那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ，就一定是服从标准正态分布N(0,1)。
 * 举个具体的例子，一个量X，是非标准正态分布，期望是10，方差是5^2（即X~N(10,5^2)）；那么对于X的线性函数Y=(X-10)/5，Y就是服从标准正态分布的Y~N(0,1)。
 * @ Modified By：
 */
public class MainDemo {
    private static Random random = new Random();

    private static BigDecimal MIN_VALUE = new BigDecimal("0.01");

    private static boolean isMin = false;

    /**
     * create by    :XJH
     * description  :
     * create time  :2017/12/5/005
     *
     * @param amountValue 红包总金额
     * @param sizeValue   红包个数
     * @param maxMutValue 剩余红包限定倍数
     * @param sigmaValue  标准差倍数
     * @return java.util.List<java.math.BigDecimal>
     */
    public static List<BigDecimal> getAllHotPacket(double amountValue, double sizeValue, double maxMutValue, double sigmaValue) {
        //红包总金额
        BigDecimal restAmount = new BigDecimal(String.valueOf(amountValue));            //红包总金额
        BigDecimal size = new BigDecimal(String.valueOf(sizeValue));                    //红包个数
        BigDecimal mu = restAmount.divide(size, 2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN);   //（平均值）amountValue/sizeValue保留两位小数四舍五入
        BigDecimal avg = new BigDecimal(mu.toString());                                 //平均值
        BigDecimal MAX_MUT = new BigDecimal(String.valueOf(maxMutValue));
        double sigma = sigmaValue <= 0 ? 1 : sigmaValue;
        List<BigDecimal> hotPacketPool;                                                 //返回的红包集合
        do {
            restAmount = new BigDecimal(String.valueOf(amountValue));   //这是为了最后的数据不正确重来做准备
            hotPacketPool = new ArrayList<>(size.intValue());
            int hotPacketSize = size.intValue() - 1;
            //随机出前size-1个红包，最后一个红包取剩余值，并且最后一个红包不能过大，有均值的限定倍数
            for (int i = 0; i < hotPacketSize; i++) {
                BigDecimal randomBigDecimal = getRandomHotPacketAmount(mu.doubleValue(), sigma, restAmount, size.intValue() - 1);
                restAmount = restAmount.subtract(randomBigDecimal);     //总金额减去本次红包的金额
                //System.out.println("剩下的红包金额：" + restAmount);
                size = size.subtract(BigDecimal.ONE);                   //剩余红包个数-1
                mu = restAmount.divide(size, 2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN);        //（平均值）剩余金额/剩余红包个数，保留两位小数
                hotPacketPool.add(randomBigDecimal);                    //本次红包放入返回的集合中
            }
            hotPacketPool.add(restAmount);                              //最后一个红包剩余的金额放到集合中
            size = new BigDecimal(String.valueOf(sizeValue));           //这是为了最后的数据不正确重来做准备
        } while (restAmount.compareTo(avg.multiply(MAX_MUT)) > 0);
        //打乱红包顺序，因为越早的红包均值最高
        //倒序遍历list，然后在当前位置随机一个比当前位置小的int数字，交换数字
        Collections.shuffle(hotPacketPool);
        return hotPacketPool;
    }

    /**
     * create by    :XJH
     * description  :根据剩余红包金额均值，标准差大小，计算出随机红包的大小
     * create time  :2017/12/5/005
     *
     * @param mu       平均值
     * @param sigma    标准差倍数
     * @param rest     剩下的钱
     * @param restSize 还剩多少红包
     * @return java.math.BigDecimal
     */
    private static BigDecimal getRandomHotPacketAmount(double mu, double sigma, BigDecimal rest, int restSize) {
        if (isMin) {
            return MIN_VALUE;
        }
        BigDecimal radomNo;
        //剩余最小的钱（剩下的人（本次除外） * 0.01）
        BigDecimal minRest = MIN_VALUE.multiply(new BigDecimal(restSize));
        //随机出的红包也得满足剩余红包最少0.01
        do {
            radomNo = getRandom(mu, mu * sigma);        //随机本次红包
        }
        while (rest.subtract(radomNo).subtract(minRest).compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0);    //如果剩余的钱-本次红包-剩下的人（本次除外）*0.01<0，则重来
        if (rest.subtract(radomNo).subtract(minRest).compareTo(BigDecimal.ZERO) == 0) {
            //如果本次红包随机完毕，符合要求，且剩下的钱仅仅够分接下来的每一个人0.01元，则在接下来几次直接返回0.01。
            isMin = true;
        }
        BigDecimal randomBigDecimal = radomNo;
        //对红包金额取2位小数
        randomBigDecimal = randomBigDecimal.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN);
        //判断金额不能小于0.01元
        randomBigDecimal = randomBigDecimal.compareTo(MIN_VALUE) > 0 ? randomBigDecimal : MIN_VALUE;
        return randomBigDecimal;
    }

    /**
     * create by    :XJH
     * description  :产生mu sigma的正态分布的double值
     * create time  :2017/12/5/005
     *
     * @param mu    剩余金额/剩余红包（平均值）
     * @param sigma 标准差倍数
     * @return java.math.BigDecimal
     */
    private static BigDecimal getRandom(double mu, double sigma) {
        double randomValue = random.nextGaussian() * sigma + mu;
        BigDecimal value = new BigDecimal(String.valueOf(randomValue)).abs();
        return value;
    }

    public static void main(String[] args) {
        BigDecimal all = BigDecimal.ZERO;
        List<BigDecimal> allHotPacket = getAllHotPacket(100d, 10d, 3d, 1d);
        int size = allHotPacket.size();
        BigDecimal max = BigDecimal.ZERO;
        int maxIndex = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            BigDecimal amout = allHotPacket.get(i);
            System.out.println("第" + (i + 1) + "随机的红包金额大小：" + amout);
            if (amout.compareTo(max) > 0) {
                max = amout;
                maxIndex = i + 1;
            }
            all = all.add(amout);
        }
        System.out.println("所有红包金额为红包：" + all);
        System.out.println("手气最佳为：第" + maxIndex + "个红包，金额为：" + max);
    }
}

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package com.gysdlmy.euroluce.utils;

import java.math.BigDecimal;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Collections;

import java.util.List;

import java.util.Random;

/**

* @ Author ：XJH.

* @ Date ：Created in 16:35 2017/12/5/005.

* @ Description：

* 随机产生红包：金额正太分布

* <p>

* 如果非标准正态分布X~N(μ,σ^2)，那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ，就一定是服从标准正态分布N(0,1)。

* 举个具体的例子，一个量X，是非标准正态分布，期望是10，方差是5^2（即X~N(10,5^2)）；那么对于X的线性函数Y=(X-10)/5，Y就是服从标准正态分布的Y~N(0,1)。

* @ Modified By：

public class MainDemo {

private static Random random = new Random();

private static BigDecimal MIN_VALUE = new BigDecimal("0.01");

private static boolean isMin = false;

/**

* create by :XJH

* description :

* create time :2017/12/5/005

* @param amountValue 红包总金额

* @param sizeValue 红包个数

* @param maxMutValue 剩余红包限定倍数

* @param sigmaValue 标准差倍数

* @return java.util.List<java.math.BigDecimal>

public static List<BigDecimal> getAllHotPacket(double amountValue, double sizeValue, double maxMutValue, double sigmaValue) {

//红包总金额

BigDecimal restAmount = new BigDecimal(String.valueOf(amountValue)); //红包总金额

BigDecimal size = new BigDecimal(String.valueOf(sizeValue)); //红包个数

BigDecimal mu = restAmount.divide(size, 2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN); //（平均值）amountValue/sizeValue保留两位小数四舍五入

BigDecimal avg = new BigDecimal(mu.toString()); //平均值

BigDecimal MAX_MUT = new BigDecimal(String.valueOf(maxMutValue));

double sigma = sigmaValue <= 0 ? 1 : sigmaValue;

List<BigDecimal> hotPacketPool; //返回的红包集合

do {

restAmount = new BigDecimal(String.valueOf(amountValue)); //这是为了最后的数据不正确重来做准备

hotPacketPool = new ArrayList<>(size.intValue());

int hotPacketSize = size.intValue() - 1;

//随机出前size-1个红包，最后一个红包取剩余值，并且最后一个红包不能过大，有均值的限定倍数

for (int i = 0; i < hotPacketSize; i++) {

BigDecimal randomBigDecimal = getRandomHotPacketAmount(mu.doubleValue(), sigma, restAmount, size.intValue() - 1);

restAmount = restAmount.subtract(randomBigDecimal); //总金额减去本次红包的金额

//System.out.println("剩下的红包金额：" + restAmount);

size = size.subtract(BigDecimal.ONE); //剩余红包个数-1

mu = restAmount.divide(size, 2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN); //（平均值）剩余金额/剩余红包个数，保留两位小数

hotPacketPool.add(randomBigDecimal); //本次红包放入返回的集合中

}

hotPacketPool.add(restAmount); //最后一个红包剩余的金额放到集合中

size = new BigDecimal(String.valueOf(sizeValue)); //这是为了最后的数据不正确重来做准备

} while (restAmount.compareTo(avg.multiply(MAX_MUT)) > 0);

//打乱红包顺序，因为越早的红包均值最高

//倒序遍历list，然后在当前位置随机一个比当前位置小的int数字，交换数字

Collections.shuffle(hotPacketPool);

return hotPacketPool;

}

/**

* create by :XJH

* description :根据剩余红包金额均值，标准差大小，计算出随机红包的大小

* create time :2017/12/5/005

* @param mu 平均值

* @param sigma 标准差倍数

* @param rest 剩下的钱

* @param restSize 还剩多少红包

* @return java.math.BigDecimal

private static BigDecimal getRandomHotPacketAmount(double mu, double sigma, BigDecimal rest, int restSize) {

if (isMin) {

return MIN_VALUE;

}

BigDecimal radomNo;

//剩余最小的钱（剩下的人（本次除外） * 0.01）

BigDecimal minRest = MIN_VALUE.multiply(new BigDecimal(restSize));

//随机出的红包也得满足剩余红包最少0.01

do {

radomNo = getRandom(mu, mu * sigma); //随机本次红包

}

while (rest.subtract(radomNo).subtract(minRest).compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0); //如果剩余的钱-本次红包-剩下的人（本次除外）*0.01<0，则重来

if (rest.subtract(radomNo).subtract(minRest).compareTo(BigDecimal.ZERO) == 0) {

//如果本次红包随机完毕，符合要求，且剩下的钱仅仅够分接下来的每一个人0.01元，则在接下来几次直接返回0.01。

isMin = true;

}

BigDecimal randomBigDecimal = radomNo;

//对红包金额取2位小数

randomBigDecimal = randomBigDecimal.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN);

//判断金额不能小于0.01元

randomBigDecimal = randomBigDecimal.compareTo(MIN_VALUE) > 0 ? randomBigDecimal : MIN_VALUE;

return randomBigDecimal;

}

/**

* create by :XJH

* description :产生mu sigma的正态分布的double值

* create time :2017/12/5/005

* @param mu 剩余金额/剩余红包（平均值）

* @param sigma 标准差倍数

* @return java.math.BigDecimal

private static BigDecimal getRandom(double mu, double sigma) {

double randomValue = random.nextGaussian() * sigma + mu;

BigDecimal value = new BigDecimal(String.valueOf(randomValue)).abs();

return value;

}

public static void main(String[] args) {

BigDecimal all = BigDecimal.ZERO;

List<BigDecimal> allHotPacket = getAllHotPacket(100d, 10d, 3d, 1d);

int size = allHotPacket.size();

BigDecimal max = BigDecimal.ZERO;

int maxIndex = 0;

for (int i = 0; i < size; i++) {

BigDecimal amout = allHotPacket.get(i);

System.out.println("第" + (i + 1) + "随机的红包金额大小：" + amout);

if (amout.compareTo(max) > 0) {

max = amout;

maxIndex = i + 1;

}

all = all.add(amout);

}

System.out.println("所有红包金额为红包：" + all);

System.out.println("手气最佳为：第" + maxIndex + "个红包，金额为：" + max);

}

运行结果：

第1随机的红包金额大小：3.95

第2随机的红包金额大小：27.20

第3随机的红包金额大小：8.85

第4随机的红包金额大小：5.91

第5随机的红包金额大小：9.41

第6随机的红包金额大小：28.66

第7随机的红包金额大小：4.09

第8随机的红包金额大小：1.89

第9随机的红包金额大小：2.09

第10随机的红包金额大小：7.95

所有红包金额为红包：100.00

手气最佳为：第6个红包，金额为：28.66

第1随机的红包金额大小：14.29

第2随机的红包金额大小：3.13

第3随机的红包金额大小：6.04

第4随机的红包金额大小：12.51

第5随机的红包金额大小：15.44

第6随机的红包金额大小：11.40

第7随机的红包金额大小：15.22

第8随机的红包金额大小：8.10

第9随机的红包金额大小：7.30

第10随机的红包金额大小：6.57

所有红包金额为红包：100.00

手气最佳为：第5个红包，金额为：15.44

第1随机的红包金额大小：1.12

第2随机的红包金额大小：0.08

第3随机的红包金额大小：2.61

第4随机的红包金额大小：1.80

第5随机的红包金额大小：1.13

第6随机的红包金额大小：0.41

第7随机的红包金额大小：0.08

第8随机的红包金额大小：2.14

第9随机的红包金额大小：0.23

第10随机的红包金额大小：0.40

所有红包金额为红包：10.00

手气最佳为：第3个红包，金额为：2.61

硬性需求，结果还算满意，你们觉得呢~

你们在抢红包，而程序员在研究红包算法~

以诚感人者，人亦诚而应。

喜欢 6

Java攻城狮