关于微信手气红包算法的探讨

关于微信手气红包算法的探讨

前言

这大过年的,长辈家人朋友发的红包抢到手软,嘿嘿嘿。昨晚,和一个朋友出去浪,刚好两人现在就读专业相同,不知不觉间就谈到了微信红包的算法。今天闲来无事,就简单的做了一下记录。

第一种

这个是最简单的实现,就是先给每个红包分配0.01(确保大家都有),然后各个红包轮流产生一个随机数(不得大于当前总金额)并从总金额中取出相应的数,最后一个红包不管如何,全盘接收总金额。
贴 java 代码:

```java
    /**
     * 最简单的分配方法,单位全部统一为 分
     * @param number 红包总数
     * @param money 金额总数
     */
    public void redPacket1 (int number, int money){
        int minCount = 1;   //最低金额
        int moneyCount = money*100 - minCount*number;   //分配给各个红包 0.01后可分配金额
        Random random = new Random();
        float[] array = new float[number];  //储存红包金额的数组
        StringBuffer arrayStr = new StringBuffer("");   //为了方便显示
        //为前 number-1 个红包分配金额
        for (int i=0; i<number-1; i++){
            try {
                array[i] = (minCount+random.nextInt(moneyCount)) ;
            } catch (IllegalArgumentException e){   //防止 moneyCount 为0
                array[i] = minCount ;
            }
            if (moneyCount!=0)  //可分配金额可以继续分配
                moneyCount -= array[i];
            arrayStr.append(String.valueOf((double) array[i]/100) + " ");
        }
        array[number-1] = moneyCount+minCount;
        arrayStr.append(String.valueOf((double) array[number-1]/100) + " ");
        System.out.println(arrayStr);   //将各个红包金额打印出来
    }

 

测试贴图:
假设有个20块的手气红包,分配为10个,(不考虑边界数据的情况)
关于微信手气红包算法的探讨

从结果中可以很清楚看出它的缺陷:
* 波动太大;
* 先抢的人往往会占据大部分红包。

不过,我觉得这种算法还是存在的,一般适应于大红包少人的情况:


关于微信手气红包算法的探讨
我怀疑我抢了个假红包!!!

第二种

第二种主要就是给随机数增加一个上限,我朋友说可以使用总金额平均数来控制波动,我觉得可以改为使用平均数的某个倍数(我限制为1.0-2.9之间波动)。毕竟,抢红包体现出欧皇气质也不失为一种极大的乐趣!
同时,因为 java 中的 Random() 是一个伪随机数,为了防止倍数与金额随机数的影响(程序猿癖好),我重新 new 了个对象和封装为方法使用。
贴 java 代码:

 /**
     * 分配方法二,单位全部统一为 分
     * @param number 红包总数
     * @param money 金额总数
     */
    public void redPacket2(int number, int money){
        Random random = new Random();
        float times = (float)random.nextInt(20)/10 + 1; //获取一个倍数
        StringBuffer buffer = new StringBuffer();
        int minCount = 1;
        int moneyCount = money * 100;   //这次是金额总数
        int max = (int)(moneyCount*times/number);   //可分配最大值
        for(int i=0; i<number; i++){
            int packet = randomPacket(minCount, max, number-i, moneyCount);
            moneyCount -= packet;
            buffer.append(String.valueOf((double) packet/100) + " ");
        }
        buffer.append(" 倍数为:"+times);
        System.out.println(buffer);
    }

 封装的方法:

  /**
     * 分配一个红包
     * @param minCount
     * @param maxCount
     * @param number
     * @param money
     * @return
     */
    private int randomPacket(int minCount, int maxCount, int number, int money){
        Random random = new Random();
        if (number == 1) return money;  //最后一个红包
        if (minCount == maxCount) return minCount;  //最大随机数与最小随机数相同
        int max = maxCount>money ? money : maxCount;    //若倍数最大值大于现在的金额时,动态改变波动上限
        int packet = minCount;
        try {
            packet += random.nextInt(max-minCount);
        } catch (IllegalArgumentException e){   //还是可能出现 max-minCount 为 0 的情况
            packet += 0;
        }
        return packet;
    }

 

测试贴图:
假设有个20块的手气红包,分配为10个,(不考虑边界数据的情况)
关于微信手气红包算法的探讨
这次许多数值就比较正常,但还是有缺陷的,我觉得微信红包出现 0.01 的概率比较大,但这种算法得出 0.01 的概率不是一般的小。Ps:100次测试中出现只出现了一次0.01。

最后

我自己觉得微信抢红包的算法肯定不止一种,应该是在某个金额和红包数时选择某种更具趣味性的算法。知乎上也有一个关于红包算法的讨论,也有许多可取之处。

 

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