得物(毒)APP，8位抽獎碼需求，這不就是產品給我留的數學作業！

作者：小傅哥
部落格：https://bugstack.cn
Github：https://github.com/fuzhengwei/CodeGuide/wiki

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一、前言

為什麼你的程式碼一坨坨？其實來自你有那麼多為什麼你要這樣寫程式碼！

• 為什麼你的程式碼那麼多for迴圈？因為沒有合理的資料結構和演算法邏輯。
• 為什麼你的程式碼那麼多ifelse？因為缺少設計模式對業務場景的運用。
• 為什麼你的程式應用複雜對接困難？因為沒有良好的系統架構拆分和規劃。
• 為什麼你的程式邏輯開發交付慢返工多？因為不具備某些業務場景的開發經驗。
• 為什麼你的程式展現都是看上去不說人話？因為沒有產品思維都是程式設計師邏輯的體現。

最終，所有的這些不合理交織在一起，就是你能看到的一坨坨的程式碼！所以，要想把程式碼寫好、寫美，寫到自己願意反覆欣賞，那麼基本需要你有一定的：基礎能力(資料結構、演算法邏輯、設計模式)、應用能力(系統架構、開發經驗)、擴充能力(產品思維)，這三方面綜合起來才能更好的開發程式。

但可能槓精會喊，我就寫個CRUD要什麼邏輯、什麼資料結構，還演算法？ 但寫CRUD並不一定業務需求是CRUD，只是你的知識面和技術深度只能把它設計成CRUD，用ifelse和for迴圈在一個類裡反覆貼上複製罷了。

可能同樣的需求交給別人手裡，就會想的更多搭建的更加完善。就像：樹上10只鳥開一槍還剩下幾隻，你會想到什麼？比如：

• 手搶是無聲的嗎？
• 槍聲大嗎？
• 這個城市打鳥犯不犯法？
• 確定那隻鳥被打死了？
• 樹上的鳥有沒有聾子？
• 有沒有被關在籠子裡或者綁在樹上的鳥？
• 旁邊還有其他樹嗎？
• 有殘疾或者飛不動的鳥嗎？
• 有懷孕肚子裡的鳥嗎？
• 打鳥的人眼睛花沒花？
• 保證是10只嗎？
• 有沒有那種不怕死的鳥？
• 會不會一槍打死兩隻或者更多？
• 所有的鳥都可以自由活動飛離樹以外嗎？
• 打死以後掛在樹上還是掉下來了？

所以，你還相信寫程式只是簡簡單單的搞CRUD嗎？接下來小傅哥再帶著你搞幾個例子看一看！

二、程式碼就是對數學邏輯的具體實現

資料結構：陣列、連結串列、紅黑樹
演算法邏輯：雜湊、擾動函式、負載因子、拉鍊定址、

其實我們所開發的業務程式，哪怕是CRUD也都是對數學邏輯的具體實現過程。只不過簡單的業務有簡單的數學邏輯、複雜的業務有複雜的數學邏輯。數學邏輯是對資料結構的使用，(例如：把大象裝進冰箱分幾步)合理的資料的結構有利於資料邏輯的實現和複雜程度。

在我們常用的API中，HashMap 就是一個非常好的例子，既有非常好的資料結構的使用，也有強大的數學邏輯的實現。為此也讓 HashMap 成為開發過程中非常常用的API，當然也成為面試過程中最常問的技術點。

重點，HashMap 中涉及的知識點非常多，包括資料結構的使用、陣列、連結串列、紅黑樹，也包括演算法邏輯的實現：雜湊、擾動函式、負載因子、拉鍊定址等等。而這些知識如果可以深入的搞清楚，是完全不需要死記硬背的，也不需要為了面試造火箭。就像如下問題：

• HashMap 怎麼來的？因為有非常多業務開發中需要key、value的形式存放獲取資料。
• 為什麼要用雜湊計算下標呢？因為雜湊值求計算出的 key 具有低碰撞性。
• 為什麼還要加擾動函式呀？因為擾動函式可以讓資料雜湊的均勻，如果HashMap中的資料都碰撞成短連結串列，就會大大降低HashMap的索引效能。
• 為什麼會有連結串列呢？因為無論如何都有會有節點碰撞的可能，碰撞後HashMap選擇拉鍊定址的方式存放資料。當然在 ThreadLocal 中採用的是斐波那契（Fibonacci）雜湊+開放定址，感興趣也可以看看。
• 為什麼連結串列會轉換樹呢？因為時間複雜度問題，連結串列的時間複雜度是O(n)，越長越慢。
• 為什麼樹是紅黑樹呢？紅黑樹具有平衡性，也就是黑色節點是平衡的，平衡帶來的效果就是控制整體樹高，讓時間複雜度最終保持在O(logn)，否則都是一丿的樹就沒意義了。
• 為什麼有個負載因子呢？負載因子決定HashMap的高矮胖瘦，負載你可以理解成一輛卡車能裝多少貨，裝的越多這一趟賺的也閱讀風險也越高，裝的越少跑的越快賺的也少。所以選擇了適當大小0.75。
• 為什麼JDK8優化了資料擴容時遷移？那不就是因為計算雜湊值求下標耗費時間嗎，已經找到了數學規律，直接遷移就可以了，提高效能。

看到了嗎？ HashMap完全就是對資料結構的綜合使用，以及對數學邏輯的完美結合，才讓我們有了非常好用的HashMap。這些知識的學習就可以技術遷移到我們自己業務開發中，把有些業務開發優化到非常不錯的效能體現上。同時你的程式碼也值得加薪！

雜湊下標

圖 15-2 中涉及到的下標位置存放的資料，不是胡亂寫的。是按照 HashMap 中的計算邏輯找到的固定位置值。程式碼如下：

for (int i = 1; i < 1000; i++) {
    String key = String.valueOf(i);
    int hash = key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16);
    int idx = (64 - 1) & hash;
    
    if (idx == 2) {
       // System.out.println(i + " Idx：" + idx);
    }
    if (idx == 62) {
        System.out.println(i + " Idx：" + idx);
    }
}

如果你需要英文的，那麼可以跑10萬單詞的字典表。關於HashMap的內容小傅哥已經整理到面經手冊中，連結：面經手冊 • 拿大廠Offer

三、得物(毒) 8位隨機抽獎碼設計

1. 需求描述

圖 15-3 是我們模擬得物APP中關於抽獎碼需求的樣式圖，核心技術點包括：

1. 需要一個8位的隨機碼，全域性唯一。
2. 每個人可以獲得多個這樣的隨機碼，隨機碼閱讀中獎概率越大。
3. 隨機碼我們這裡的設計與毒App的展現形式略有不同，組成包括：大寫字母、小寫字母和數字。

在你沒有看實現方案前，你可以先考慮下這樣的唯一的隨機碼該怎樣去生成。

2. 實現方案

2.1 基於Redis生成

int codeId = RedisUtil.incr("codeUUID");
String UUID = String.format("%08d", codeId);
System.out.println(UUID);

// 測試結果
00000001
00000002
00000003

• 評分：⭐
• 方案：基於 Redis 的 incr 方法，全域性自增從0開始，以上是虛擬碼。
• 點評：以上方案不可用，除了並不一定能保證全域性自增和可靠性外，有一個很大的問題是你的順序自增，把APP有多少人參加活動的資料暴露了。

2.2 隨機數生成

Random random = new Random();
StringBuffer code = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < 8; i++) {
    int number = random.nextInt(3);
    switch (number) {
        case 0:
            code.append((char) (random.nextInt(26) + 65)); // 65 ~ 90
            break;
        case 1:
            code.append((char) (random.nextInt(26) + 97)); // 97 ~ 122
            break;
        case 2:
            code.append((char) (random.nextInt(9) + 48)); // 48 ~ 97
            break;
    }
}
System.out.println(code.toString());

// 測試結果
qvY0Fqrk
8uyehK3H
U7z2v4qK

• 評分：⭐⭐
• 方案：基於隨機數生成8位隨機碼，相當於62^8次冪，有將近百萬億的隨機數。
• 點評：此方案在很多業務場景中都有使用，但這裡的實現還有一個問題，就是隨性後的不唯一性，雖然我們知道這麼大體量很難出現兩個相同的。但如果隨著業務運營日積月累的使用，終究會有兩個一樣的隨機數，只要出現就會是客訴。所以還需要保證唯一性，可以在隨機數中加入年或者月的標記，按照這個體量落庫用防重方式保證唯一。當然你還可以有其他的方式來保證唯一

2.3 基於雪花演算法

final static char[] digits = { '0', '1', '3', '2', '4', '7', '6', '5', '8',
        'z', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L',
        '9', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l',
        'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y',
        'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y',
        'Z', '0', '1', };
        
public static void main(String[] args) {
    SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
    System.out.println(idWorker.nextId());
    long code = idWorker.nextId();
    char[] buf = new char[64];
    int charPos = 64;
    int radix = 1 << 6;
    long mask = radix - 1;
    do {
        buf[--charPos] = digits[(int) (code & mask)];
        code >>>= 6;
    } while (code != 0);
    System.out.println(new String(buf, charPos, (64 - charPos)));
}

// 測試結果
uxdDQOG001
uxd8Uoj001
uxdERuG000

• 評分：⭐⭐⭐
• 方案：基於雪花演算法的核心目的是，生成隨機串的本身就是唯一值，那麼就不需要考慮重複性。只需要將唯一值轉換為對應64進位制的字串組合就可以了。
• 點評：這裡的思路很好，但有幾個問題需要解決。首先是雪花演算法的長度是18位，在轉換為64位時會會有10位長的隨機字串組合，不滿足要求。另外大寫字母、小寫字母和數字組合是62個，還缺少2個不滿足64個，所以需要後面補充兩位，但這兩位生成的組合數需要廢棄。那麼，如果按照這個生成隨機串且保證唯一的思路，就需要完善雪花演算法，降低位數，在滿足業務自身的情況下，控制生成長度。

實現方案，終究不會一次就完美，還需要不斷的優化完善。除此之外也會有很多其他的思路，例如電商生成訂單號的方案也可以考慮設計，另外你以為這就完事了？當你已經工作多年，那麼你每一天其實都在解決技術問題也是數學問題，產品的需求也更像是數學作業！加油數學老師！

四、總結

• 好的程式實現離不開資料結構的設計、邏輯演算法的完善、設計模式的考量，再配合符合業務發展和程式設計的架構才能搭建出更加合理的程式。
• 在學習的過程中不要刻意去背答案、背套路，那不是理科內容的學習方式。只有你更多的去實踐、去驗證，讓懂了就是真的懂，才更加舒心！
• 本篇又扯到了這，想問一句你是害怕35歲，還是害怕自己能力不及年齡增長？想學就把知識學透，你騙不了面試官，只能騙自己！

五、系列推薦

• 握草，你竟然在程式碼裡下毒！
• 一次程式碼評審，差點過不了試用期！
• 資料結構，HashCode為什麼使用31作為乘數？
• HashMap核心知識，擾動函式、負載因子、擴容連結串列拆分，深度學習
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