序号	奖品名称	奖品编号	抽到的概率
1	再来一次	P1	0.2
2	本站VIP一年	P2	0.1
3	谢谢参与	P3	0.4
4	50金币	P4	0.3
5	Iphone 6	P5	0.0
6	Ipad Air2	P6	-0.1
7	100元手机话费	P7	0.008

数据很简单，那么就直接看代码了

/**
 * 奖品类
 * @author:rex
 * @date:2014年10月20日
 * @version:1.0
 */
public class Gift {
	
	private int index;
	private String gitfId;
	private String giftName;
	private double probability;

	public Gift(int index, String gitfId, String giftName, double probability) {
		this.index = index;
		this.gitfId = gitfId;
		this.giftName = giftName;
		this.probability = probability;
	}

	public int getIndex() {
		return index;
	}

	public void setIndex(int index) {
		this.index = index;
	}

	public String getGitfId() {
		return gitfId;
	}

	public void setGitfId(String gitfId) {
		this.gitfId = gitfId;
	}

	public String getGiftName() {
		return giftName;
	}

	public void setGiftName(String giftName) {
		this.giftName = giftName;
	}

	public double getProbability() {
		return probability;
	}

	public void setProbability(double probability) {
		this.probability = probability;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "Gift [index=" + index + ", gitfId=" + gitfId + ", giftName=" + giftName + ", probability="
				+ probability + "]";
	}

}

/**
 * 不同概率抽奖工具包
 * @author:rex
 * @date:2014年10月20日
 * @version:1.0
 */
public class LotteryUtil {
	/**
	 * 抽奖
	 *
	 * @param orignalRates 原始的概率列表，保证顺序和实际物品对应
	 * @return 物品的索引
	 */
	public static int lottery(List<Double> orignalRates) {
		if (orignalRates == null || orignalRates.isEmpty()) {
			return -1;
		}

		int size = orignalRates.size();

		// 计算总概率，这样可以保证不一定总概率是1
		double sumRate = 0d;
		for (double rate : orignalRates) {
			sumRate += rate;
		}

		// 计算每个物品在总概率的基础下的概率情况
		List<Double> sortOrignalRates = new ArrayList<Double>(size);
		Double tempSumRate = 0d;
		for (double rate : orignalRates) {
			tempSumRate += rate;
			sortOrignalRates.add(tempSumRate / sumRate);
		}

		// 根据区块值来获取抽取到的物品索引
		double nextDouble = Math.random();
		sortOrignalRates.add(nextDouble);
		Collections.sort(sortOrignalRates);

		return sortOrignalRates.indexOf(nextDouble);
	}
	
	public static int getJD(List<Double> orignalRates) {
		if (orignalRates == null || orignalRates.isEmpty()) {
			return -1;
		}

		int size = orignalRates.size();

		// 计算总概率，这样可以保证不一定总概率是1
		double sumRate = 0d;
		for (double rate : orignalRates) {
			sumRate += rate;
		}

		// 计算每个物品在总概率的基础下的概率情况
		List<Double> sortOrignalRates = new ArrayList<Double>(size);
		Double tempSumRate = 0d;
		for (double rate : orignalRates) {
			tempSumRate += rate;
			sortOrignalRates.add(tempSumRate / sumRate);
		}

		// 根据区块值来获取抽取到的物品索引
		double nextDouble = Math.random();
		sortOrignalRates.add(nextDouble);
		Collections.sort(sortOrignalRates);

		return sortOrignalRates.indexOf(nextDouble);
	}
	
}

/**
 * 不同概率抽奖
 * @author:rex
 * @date:2014年10月20日
 * @version:1.0
 */
public class LotteryTest {
	public static void main(String[] args) {
		
		List<Gift> gifts = new ArrayList<Gift>();
		// 序号==物品Id==物品名称==概率
		gifts.add(new Gift(1, "P1", "物品1", 0.2d));
		gifts.add(new Gift(2, "P2", "物品2", 0.2d));
		gifts.add(new Gift(3, "P3", "物品3", 0.4d));
		gifts.add(new Gift(4, "P4", "物品4", 0.3d));
		gifts.add(new Gift(5, "P5", "物品5", 0d));
		gifts.add(new Gift(6, "P6", "物品6", -0.1d));
		gifts.add(new Gift(7, "P7", "物品7", 0.008d));

		List<Double> orignalRates = new ArrayList<Double>(gifts.size());
		for (Gift gift : gifts) {
			double probability = gift.getProbability();
			if (probability < 0) {
				probability = 0;
			}
			orignalRates.add(probability);
		}
		
		// statistics
		Map<Integer, Integer> count = new HashMap<Integer, Integer>();
		double num = 1000000;
		for (int i = 0; i < num; i++) {
			int orignalIndex = LotteryUtil.lottery(orignalRates);

			Integer value = count.get(orignalIndex);
			count.put(orignalIndex, value == null ? 1 : value + 1);
		}

		for (Entry<Integer, Integer> entry : count.entrySet()) {
			System.out.println(gifts.get(entry.getKey()) + ", count=" + entry.getValue() + ", probability="
					+ entry.getValue() / num);
		}
	}

}

输出

Gift [index=1, gitfId=P1, giftName=物品1, probability=0.2], count=180854, probability=0.180854
Gift [index=2, gitfId=P2, giftName=物品2, probability=0.2], count=180789, probability=0.180789
Gift [index=3, gitfId=P3, giftName=物品3, probability=0.4], count=361198, probability=0.361198
Gift [index=4, gitfId=P4, giftName=物品4, probability=0.3], count=269950, probability=0.26995
Gift [index=7, gitfId=P7, giftName=物品7, probability=0.008], count=7209, probability=0.007209

不同概率的抽奖原理很简单 
就是把0到1的区间分块，而分块的依据就是物品占整个的比重，再根据随机数种子来产生0-1中间的某个数，来判断这个数是落在哪个区间上，而对应的就是抽到了那个物品。随机数理论上是概率均等的，产生的每个数理论上也应该概率均等，那么相应的区间所含数的多少就体现了抽奖物品概率的不同。（p.s. 当然数目是数不清楚的，具体抽象话了点）

这个实例的数据可以说明 
1. 概率可以是负数和0，当然实际上中应该不会（p.s. 正常情况下可能真的有0，比如抽个iphone5，当然是抽不到的了，这个时候，构建礼物（List gifts）的时候最好就不要加这个进去），还有可以把负数的处理放到抽奖工具类(LotteryUtil)中； 
2. 所有礼物加起来的概率可以不是1，可以认为这里的概率是一个权重。

转载至：http://www.blogjava.net/lishunli/archive/2012/10/17/389763.html