我在知乎上看到這樣一個問題微信紅包的隨機演算法是怎樣實現的？
有人說騰訊大致是這樣實現的：
public static double getRandomMoney(LeftMoneyPackage _leftMoneyPackage) {
// remainSize 剩餘的紅包數量
// remainMoney 剩餘的錢
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;
}
複製程式碼也有人做了正太分佈、方差分析、迴歸分析、統計模擬等，圖太長我就不貼了。
然而
- 所有答案都是“取時隨機”，即設計“紅包池”的概念，然後在抽取時隨機取數。
- 所有答案都是“錢的隨機”，即隨機金額，然後return。
下面我們換個思路，現在我們把所有的錢換成1分的硬幣，把紅包想象成罐子，然後撒幣。
/**
* @param count 紅包數
* @param money 總金額
* @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;
}
//測試
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());
}
複製程式碼每分錢隨機選擇紅包。
至於什麼迴歸分析，統計模擬統統用不上。
本例中我們摒棄“抽取”、“隨機金額”這樣的傳統概念，使錢擁有選擇意識，執行“隨機”行為，自然而然紅包就有了隨機金額的屬性。
改變一下思路，別把簡單問題複雜化。
我們在編碼設計時，通常會考慮現實生活中的邏輯，並把物件抽象成類，行為抽象成方法。但是，我們偶爾也要考慮思維反轉。
當然，我的程式碼有一定的弊端。
思維是最重要的。