关于微信手气红包算法的探讨

关于微信手气红包算法的探讨

前言

这大过年的，长辈家人朋友发的红包抢到手软，嘿嘿嘿。昨晚，和一个朋友出去浪，刚好两人现在就读专业相同，不知不觉间就谈到了微信红包的算法。今天闲来无事，就简单的做了一下记录。

第一种

这个是最简单的实现，就是先给每个红包分配0.01(确保大家都有)，然后各个红包轮流产生一个随机数(不得大于当前总金额)并从总金额中取出相应的数，最后一个红包不管如何，全盘接收总金额。
贴 java 代码：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

```java     /**      * 最简单的分配方法，单位全部统一为 分      * @param number 红包总数      * @param money 金额总数      */     public void redPacket1 (int number, int money){         int minCount = 1;   //最低金额         int moneyCount = money*100 - minCount*number;   //分配给各个红包 0.01后可分配金额         Random random = new Random();         float[] array = new float[number];  //储存红包金额的数组         StringBuffer arrayStr = new StringBuffer("");   //为了方便显示         //为前 number-1 个红包分配金额         for (int i=0; i<number-1; i++){             try {                 array[i] = (minCount+random.nextInt(moneyCount)) ;             } catch (IllegalArgumentException e){   //防止 moneyCount 为0                 array[i] = minCount ;             }             if (moneyCount!=0)  //可分配金额可以继续分配                 moneyCount -= array[i];             arrayStr.append(String.valueOf((double) array[i]/100) + " ");         }         array[number-1] = moneyCount+minCount;         arrayStr.append(String.valueOf((double) array[number-1]/100) + " ");         System.out.println(arrayStr);   //将各个红包金额打印出来     }

 

测试贴图：
假设有个20块的手气红包，分配为10个，（不考虑边界数据的情况）

从结果中可以很清楚看出它的缺陷：
* 波动太大；
* 先抢的人往往会占据大部分红包。

不过，我觉得这种算法还是存在的，一般适应于大红包少人的情况：

我怀疑我抢了个假红包！！！

第二种

第二种主要就是给随机数增加一个上限，我朋友说可以使用总金额平均数来控制波动，我觉得可以改为使用平均数的某个倍数(我限制为1.0-2.9之间波动)。毕竟，抢红包体现出欧皇气质也不失为一种极大的乐趣！
同时，因为 java 中的 Random() 是一个伪随机数，为了防止倍数与金额随机数的影响(程序猿癖好)，我重新 new 了个对象和封装为方法使用。
贴 java 代码：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

/**     * 分配方法二，单位全部统一为 分     * @param number 红包总数     * @param money 金额总数     */    public void redPacket2(int number, int money){        Random random = new Random();        float times = (float)random.nextInt(20)/10 + 1; //获取一个倍数        StringBuffer buffer = new StringBuffer();        int minCount = 1;        int moneyCount = money * 100;   //这次是金额总数        int max = (int)(moneyCount*times/number);   //可分配最大值        for(int i=0; i<number; i++){            int packet = randomPacket(minCount, max, number-i, moneyCount);            moneyCount -= packet;            buffer.append(String.valueOf((double) packet/100) + " ");        }        buffer.append(" 倍数为："+times);        System.out.println(buffer);    }

 封装的方法：

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/**    * 分配一个红包    * @param minCount    * @param maxCount    * @param number    * @param money    * @return    */   private int randomPacket(int minCount, int maxCount, int number, int money){       Random random = new Random();       if (number == 1) return money;  //最后一个红包       if (minCount == maxCount) return minCount;  //最大随机数与最小随机数相同       int max = maxCount>money ? money : maxCount;    //若倍数最大值大于现在的金额时，动态改变波动上限       int packet = minCount;       try {           packet += random.nextInt(max-minCount);       } catch (IllegalArgumentException e){   //还是可能出现 max-minCount 为 0 的情况           packet += 0;       }       return packet;   }

 

测试贴图：
假设有个20块的手气红包，分配为10个，（不考虑边界数据的情况）

这次许多数值就比较正常，但还是有缺陷的，我觉得微信红包出现 0.01 的概率比较大，但这种算法得出 0.01 的概率不是一般的小。Ps:100次测试中出现只出现了一次0.01。

最后

我自己觉得微信抢红包的算法肯定不止一种，应该是在某个金额和红包数时选择某种更具趣味性的算法。知乎上也有一个关于红包算法的讨论，也有许多可取之处。