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：
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/** * 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~
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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。
铁西余文乐
老铁，可以
夕凉
“你们在抢红包，而我在找程序员开后门~”