我在知乎上看到这样一个问题 微信红包的随机算法是怎样实现的?
有人说腾讯大致是这样实现的：
- public static double getRandomMoney(LeftMoneyPackage _leftMoneyPackage) {
- // remainSize 剩余的红包数量
- // remainMoney 剩余的钱
- if (_leftMoneyPackage.remainSize == 1) {
- _leftMoneyPackage.remainSize--;
- return (double) Math.round(_leftMoneyPackage.remainMoney * 100) / 100;
- }
- Random r = new Random();
- double min = 0.01; //
- double max = _leftMoneyPackage.remainMoney / _leftMoneyPackage.remainSize * 2;
- double money = r.nextDouble() * max;
- money = money <= min ? 0.01: money;
- money = Math.floor(money * 100) / 100;
- _leftMoneyPackage.remainSize--;
- _leftMoneyPackage.remainMoney -= money;
- return money;
- }
也有人做了正太分布、方差分析、回归分析、统计模拟等，图太长我就不贴了。
然而
- 所有答案都是“取时随机”，即设计“红包池”的概念，然后在抽取时随机取数。
- 所有答案都是“钱的随机”，即随机金额，然后return。
下面我们换个思路，现在我们把所有的钱换成1分的 硬币 ，把红包想象成 罐子 ，然后 撒币 。
- /**
- * @param count 红包数
- * @param money 总金额
- * @return
- */
- public static Integer[] ranRedPac(Integer count, Integer money) {
- Integer[] result = new Integer[count];
- for (int i = 1; i <= money; i++) {
- int n = new Random().nextInt(count);
- result[n] = result[n] == null ? 1 : result[n] + 1;
- }
- return result;
- }
- //测试
- public static void main(String[] args) {
- Arrays.asList(ranRedPac(10, 5000000)).forEach(i -> System.out.println(i));
- System.out.println("sum: " + Arrays.asList(ranRedPac(10, 50)).stream().mapToInt(i -> i).sum());
- }
每分钱随机选择红包。
至于什么回归分析，统计模拟 统统用不上 。
本例中我们摒弃“抽取”、“随机金额”这样的传统概念，使钱拥有选择意识，执行“随机”行为，自然而然红包就有了随机金额的属性。
改变一下思路，别把简单问题复杂化。
我们在编码设计时，通常会考虑现实生活中的逻辑，并把对象抽象成类，行为抽象成方法。但是，我们偶尔也要考虑思维 反转 。
当然，我的代码有一定的弊端。
思维是最重要的。
