搶紅包的紅包生成算法Java實現代碼

紅包生成算法的需求

預先生成所有的紅包還是一個請求隨機生成一個紅包

簡單來說，就是把一個大整數m分解（直接以“分為單位，如1元即100）分解成n個小整數的過程，小整數的范圍是[min, max]。

最簡單的思路，先保底，每個小紅包保證有min，然后每個請求都隨機生成一個0到(max-min)范圍的整數，再加上min就是紅包的錢數。

這個算法雖然簡單，但是有一個弊端：最后生成的紅包可能都是min錢數的。也就是說可能最后的紅包都是0.01元的。

另一種方式是預先生成所有紅包，這樣就比較容易控制了。我選擇的是預先生成所有的紅包。

理想的紅包生成算法

理想的紅包生成結果是平均值附近的紅包比較多，大紅包和小紅包的數量比較少。

可以想像下，生成紅包的數量的分布有點像正態分布。

那么如何實現這種平均線附近值比較多的要求呢？

就是要找到一種算法，可以提高平均值附近的概率。那么利用一種”膨脹“再”收縮“的方式來達到這種效果。

先平方，再生成平方范圍內的隨機數，再開方，那么概率就不再是平均的了。

具體算法：

    public class HongBaoAlgorithm {  
        static Random random = new Random();  
        static {  
            random.setSeed(System.currentTimeMillis());  
        }  

        public static void main(String[] args) {  
            long max = 200;  
            long min = 1;  

            long[] result = HongBaoAlgorithm.generate(100_0000, 10_000, max, min);  
            long total = 0;  
            for (int i = 0; i < result.length; i++) {  
                // System.out.println("result[" + i + "]:" + result[i]);  
                // System.out.println(result[i]);  
                total += result[i];  
            }  
            //檢查生成的紅包的總額是否正確  
            System.out.println("total:" + total);  

            //統計每個錢數的紅包數量，檢查是否接近正態分布  
            int count[] = new int[(int) max + 1];  
            for (int i = 0; i < result.length; i++) {  
                count[(int) result[i]] += 1;  
            }  

            for (int i = 0; i < count.length; i++) {  
                System.out.println("" + i + "  " + count[i]);  
            }  
        }  

        /** 
         * 生產min和max之間的隨機數，但是概率不是平均的，從min到max方向概率逐漸加大。 
         * 先平方，然后產生一個平方值范圍內的隨機數，再開方，這樣就產生了一種“膨脹”再“收縮”的效果。 
         *  
         * @param min 
         * @param max 
         * @return 
         */  
        static long xRandom(long min, long max) {  
            return sqrt(nextLong(sqr(max - min)));  
        }  

        /** 
         *  
         * @param total 
         *            紅包總額 
         * @param count 
         *            紅包個數 
         * @param max 
         *            每個小紅包的最大額 
         * @param min 
         *            每個小紅包的最小額 
         * @return 存放生成的每個小紅包的值的數組 
         */  
        public static long[] generate(long total, int count, long max, long min) {  
            long[] result = new long[count];  

            long average = total / count;  

            long a = average - min;  
            long b = max - min;  

            //  
            //這樣的隨機數的概率實際改變了，產生大數的可能性要比產生小數的概率要小。  
            //這樣就實現了大部分紅包的值在平均數附近。大紅包和小紅包比較少。  
            long range1 = sqr(average - min);  
            long range2 = sqr(max - average);  

            for (int i = 0; i < result.length; i++) {  
                //因為小紅包的數量通常是要比大紅包的數量要多的，因為這里的概率要調換過來。  
                //當隨機數>平均值，則產生小紅包  
                //當隨機數<平均值，則產生大紅包  
                if (nextLong(min, max) > average) {  
                    // 在平均線上減錢  
    //              long temp = min + sqrt(nextLong(range1));  
                    long temp = min + xRandom(min, average);  
                    result[i] = temp;  
                    total -= temp;  
                } else {  
                    // 在平均線上加錢  
    //              long temp = max - sqrt(nextLong(range2));  
                    long temp = max - xRandom(average, max);  
                    result[i] = temp;  
                    total -= temp;  
                }  
            }  
            // 如果還有余錢，則嘗試加到小紅包里，如果加不進去，則嘗試下一個。  
            while (total > 0) {  
                for (int i = 0; i < result.length; i++) {  
                    if (total > 0 && result[i] < max) {  
                        result[i]++;  
                        total--;  
                    }  
                }  
            }  
            // 如果錢是負數了，還得從已生成的小紅包中抽取回來  
            while (total < 0) {  
                for (int i = 0; i < result.length; i++) {  
                    if (total < 0 && result[i] > min) {  
                        result[i]--;  
                        total++;  
                    }  
                }  
            }  
            return result;  
        }  

        static long sqrt(long n) {  
            // 改進為查表？  
            return (long) Math.sqrt(n);  
        }  

        static long sqr(long n) {  
            // 查表快，還是直接算快？  
            return n * n;  
        }  

        static long nextLong(long n) {  
            return random.nextInt((int) n);  
        }  

        static long nextLong(long min, long max) {  
            return random.nextInt((int) (max - min + 1)) + min;  
        }  
    }  

統計了下生成的結果，還是比較符合要求的。