概述
最近受一朋友提醒，问微信红包怎么实现的，当时思考了一下，觉得好像很容易，可是当真正实现的时候，发现其中有不少问题，于是小白博主查阅资料，其中资料主要来源于知乎的一篇讨论《微信红包的随机算法是怎么样实现的》,这篇文章很好，里面的很多大神给出了不错的思路、算法、乃至代码。
算法
博主的博文主要针对其中的一个算法来实现，算法具体如下：
1.确定红包总额(M)、发放人数(n)，计算可分配金额(A),A = M - n * 0.01，若A < 0，则转至步骤②，否则进入步骤③；
2.输入有误，重新输入红包总额和发放人数，转至步骤①；
3.生成一个n个元素的数组money_rand[n]，其中每个元素随即为0 - 99之间,并计算出总和money_rand_total = money_rand[0] + money_rand[1] + ... money_rand[n -1]；
4.每个人红包抢到的钱数：money_get[i] = money_rand[i] / money_rand_total + 0.01；
实现前需要了解的问题
1.在Java中，对于小数的计算，如果位数较多，建议使用BigDecimal类来处理，至于原因，是Java语言在表示小数的时候存在误差，即0.1≠0.1的奇怪的现象，具体原因，这篇CSDN的文章解释的很好：java用double和float进行小数计算精度不准确。
2.由于是金钱敏感的程序，所以务必在完成程序后进行测试，确保不要出现金钱为负值或者0，或者总和超过发放金额的情况，博主已将本代码简单测试过了，基本没问题。
完整代码实现（Java）
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Random;
public class WeChatMoney {
private static final int DEF_DIV_SCALE=10;
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
double total_money = 100;
int person_num = 10;
double[] arr = new double[person_num];
arr = GetWechat(total_money, person_num);
for(double it:arr){
System.out.println(it);
}
System.out.println("end");
}
/**
* 用户获得一个double型数组，数组大小为红包人数，数组元素值为每个人分配到总额的随即的值
* @param total_money 红包总额
* @param person_num 人数
* @return double型数组
*/
private static double[] GetWechat(double total_money, int person_num) {
double[] money_arr = new double[person_num];
//为了确保安全，先从金钱总额减去0.01 * 人数，以确保最低的人可以获得0.01元
double left_allocate_money = sub(total_money, person_num * 0.01);
if(left_allocate_money < 0){
System.out.println("请重新输入红包金额和红包数量");
}else{
double already_all = 0;
int random_num_total = 0;
int[] random_rate_num = new int[person_num];
Random r = new Random();
/*用于初始化随机数数组：x1,x2,x3,x4,x5...
并计算出随机数组总和：random_num_total = x1+x2+x3+...+xn*/
for(int i = 0; i< person_num; i++){
random_rate_num[i] = r.nextInt(100);
random_num_total += random_rate_num[i];
}
for(int i = 0;i < person_num; i++){
/*若不是最后一个，则计算公式如下：
money = rand(i) / (rand(1) + rand(2) + ... + rand(n)),
（其中，保留两位小数采用乘100取整后，再除以100）
若是最后一个，则那剩余金额 = 可分配金额减去已分配金额*/
if(i != person_num -1){
BigDecimal bg = new BigDecimal(div(mul(random_rate_num[i], left_allocate_money), random_num_total));
money_arr[i] = bg.setScale(2, BigDecimal.ROUND_FLOOR).doubleValue();
already_all = add(already_all, money_arr[i]);
}else{
money_arr[i] = sub(left_allocate_money, already_all);
}
//最终加上0.01元，保证不会出现0元的情况
money_arr[i] = add(money_arr[i], 0.01);
}
}
return money_arr;
}
//相加
public static double add(double d1,double d2){
BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1));
BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2));
return b1.add(b2).doubleValue();
}
//相减
public static double sub(double d1,double d2){
BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1));
BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2));
return b1.subtract(b2).doubleValue();
}
//相乘
public static double mul(double d1,double d2){
BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1));
BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2));
return b1.multiply(b2).doubleValue();
}
//相除
public static double div(double d1,double d2){
return div(d1,d2,DEF_DIV_SCALE);
}
public static double div(double d1,double d2,int scale){
if(scale<0){
throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1));
BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2));
return b1.divide(b2,scale,BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
}
其中为了减少代码冗余，直接将BigDecimal的计算封装在函数内，本质上，从算法理解只有GetWechat(double, int)这个方法。
补充
博主水平不高，代码写的也不是很好，代码有什么问题，非常欢迎大家指出，共同学习，共同提高！