互联网|最全解密微信红包随机算法( 四 )
本文插图
▲ x轴为抢的顺序 ， y轴为抢到的金额
第二次随机红包数据图表如下：
本文插图
▲ x轴为抢的顺序 ， y轴为抢到的金额
4.3.2 多次均值
重复执行200次的均值：
本文插图
▲ x轴为抢的顺序 ， y轴为该次抢到金额的概率均值
重复执行2000次的均值：
本文插图
▲ x轴为抢的顺序 ， y轴为该次抢到金额的概率均值
从以上两张图的均值结果可以看出 ， 这个算法中每一次能抢到的金额几率几乎是均等的 ， 从随机性来说比较合理 。
5、微信红包算法模拟实现2（含代码）
我对随机算法很感兴趣 ， 正巧最近研究的方向有点偏随机数这块 ， 所以也自己实现了一下微信的红包分发算法（算法要点参考的是本文第三节内容） 。 （注：本节内容引用自《微信红包算法的分析》一文）
5.1、代码实现
从第三节中可以了解到 ， 微信并不是一开始就预分配所有的红包金额 ， 而是在拆时进行计算的 。 这样做的好处是效率高 ， 实时性 。 本次的代码中 ， 红包具体是怎么计算的呢？请参见第4节中的“关于分配算法 ， 红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？” 。
那基于这个思想 ， 可以写出一个红包分配算法：
/*** 并不完美的红包算法*/public static double rand(double money, int people, Listl) {if(people == 1) {double red = Math.round(money * 100) / 100.0l.add(red)return0}Random random = newRandom()double min = 0.01double max = money / people * 2.0double red = random.nextDouble() * maxred = red <= min ? min : redred = Math.floor(red * 100) / 100.0l.add(red)double remain = Math.round((money - red) * 100) / 100.0return remain}算法整体思路很简单 ， 就在在最后一个人的时候要注意 ， 此时不进行随机数计算 ， 而是直接将剩余金额作为红包 。
5.2、第一次分析
采用上述算法 ， 可以对用户的抢红包行为做分析 。 这里的模仿行为是：30 元的红包 ， 10 人抢 。 操作 100 次 。
可以得出如下结果：
本文插图
▲ x轴为抢的顺序 ， y轴为该次抢到金额
从上图中可以很轻易的看出来 ， 越后抢的人 ， 风险越大 ， 同时收益也越大 ， 有较大几率获得“手气最佳” 。
那红包面值的分布性如何呢？
本文插图
▲ x轴为抢的顺序 ， y轴为该次抢到金额重复 100 次后的平均值
从上图可以看出 ， 都是比较接近平均值(3 元)的 。
那重复 1000 次呢？
本文插图
▲ x轴为抢的顺序 ， y轴为该次抢到金额重复 1000 次后的平均值
更接近了 。。。
可以看出 ， 这个算法可以让大家抢到红包面额在概率上是大致均等的 。
5.3、不足之处
有人提出了这个问题：
本文插图
推荐阅读
- Spacex|卫星互联网轨道资源稀缺，中国航天如何与国际卫星界大亨竞争？
- 互联网|建行“数字人民币钱包”已上线 仅限部分测试地区开通
- 行业互联网|大华股份与大连量天科技签署战略合作协议
- 行业互联网|原创 估值2000亿！刘强东手中这张“独角兽”，成立时间竟然不到两年？
- 行业互联网|李炳忠15点正式官宣，realme成立2年，稳居全球第七！
- 互联网|同城跑腿配送生意好做吗？需要注意什么？
- 互联网|招生部门公号也有高仿？！微信回应：已清除三千多个
- 互联网|马云最重要一次蜕变，高考失利后蹬三轮遇见他，改变了其一生轨迹
- 行业互联网|中兴通讯发布2020年半年度报告 营业收入达472亿元
- 互联网乱侃秀|5nm芯片，有EDA软件设计费4000万美元，没有EDA要77亿美元？