随机算法实现

㈠ 微信红包的随机算法是怎样实现的

一个红包要分10份的话，就取10个0.01到0.99的随机数，按照这10个数分配红包，来的人随机给。
当然10个随机数的和不能超过1，做法可以这样：
1. 维护一个当前剩余比例Rest，初始1
2. 维护一个当前剩余红包份数Left，初始10
3. 每次算随机数A的时候，要求A>0，并且A<=Rest*((Left+1)/2)，保证随机数的和在1之内，并且没有哪个随机数太大，更新Rest=Rest-A
4. 最后一个随机数可以不按照3的要求，把所有的给它，也可以留做红包的剩余返回给用户。

㈡ 微信红包的随机算法是怎样实现的

下面是一个比较拙的算法，真实的红包随机数要稍微复杂些：

classProgram
{
staticvoidMain(string[]args)
{
double[]hb=WeiXin.Hongbao(5,1);

for(inti=0;i<5;i++)
{
Console.WriteLine(hb[i]);
}

}
}

///<summary>
///微信类
///</summary>
publicclassWeiXin
{
///<summary>
///红包随机分配
///</summary>
///<paramname="personNumber">红包个数</param>
///<paramname="money">金额</param>
///<returns></returns>
publicstaticdouble[]Hongbao(intpersonNumber,doublemoney)
{
Randomrand=newRandom();
doublefen=money;
double[]hb=newdouble[personNumber];
doublerm=0D;

//预分配
for(inti=0;i<personNumber;i++)hb[i]=0.01;

fen-=(personNumber*0.01);

if(fen>0.01)
{
//随机分配
while(fen>0)
{
rm=GetRandomNumber(0.01,fen);
hb[rand.Next(0,personNumber)]+=rm;
fen-=rm;
}
}

returnhb;
}

///<summary>
///返回介于minimum和maximum之间的随机数
///</summary>
///<paramname="minimum">最小值</param>
///<paramname="maximum">最大值</param>
///<returns></returns>
(doubleminimum,doublemaximum)
{
Randomrandom=newRandom();
returnMath.Round(random.NextDouble()*(maximum-minimum)+minimum,2);
}
}

㈢ 微信红包的随机算法是怎样实现的

我们在一个20人的群中，自己发红包以及结合其他人发出红包的情况，整合成两轮的数据。每次金额设置都是20块并且有20个，第一轮是发了15次，第二轮是发了19次，总结成表格，然后为了避免突发的数据影响判断，我们将两轮数据杂糅从而生成了其他的三轮数据，一共是五轮数据。罗列如下表，高亮的数据为最佳手气。每一列的数据最早抢到红包的在最底端，越往上越晚抢。
从所有黄色的数值（最佳手气金额）可看出，所有最佳手气值都在平均值*2的前后附近（平均值=总金额/红包总个数，这里平均值=20/20=1），事实上确实如此，可通过微信红包分发算法得到验证，算法具体见后文
然后我们选取部分数据开始制作散点图。横轴为1-20，分别表示抢到红包的人的编号，随递增而越早。也就是20代表最早抢到的人。纵轴为金额。同样的形状颜色的点代表一次发红包，然后我们抓取部分数据显示为散点图，越密集代表该顺序位的用户得到的金额越稳定。散点图如下：

规律一：我们可以看到，所有红包大多数金额分布在0.5到1.5元之间，显示为图中方框所示，大部分点都分布在这个位置。然后是顺序位密集程度的对比，可以发现20、19，也就是最先抢到红包的人，小圆圈所示基本的点都集中在小范围，说明先抢红包的人得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。大圆圈所示的是极不稳定，飘忽的金额分布，表示越晚抢红包得到的金额会飘忽不稳，但同时，抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。
根据上面的分析，我们又写了一个过滤计数函数，针对金额的分段的红包个数进行统计：
比如2.0-2.5
得到如下金额分布：
折线图：
规律二：绝大多数的红包的金额都集中在1-1.5，也就是说20块钱发20个红包的金额分布集中在比平均数大一点点的附近，同时较大幅超过平均数金额的红包大大少于低于于平均数的红包数量。
那我们继续扩大数据的规模，将几轮数据的均值和标准差分别做成折线图：
综合上面各个折线图的情况，我们可以得到越早抢红包的标准差越小，越晚抢红包的标准差越大，但同时，由均值和总额可以看出来，越早抢红包的均值往往要更高，红包金额得到最佳手气概率也会相对较小，越晚抢红包的人则得到最佳手气等大手气的概率更大。
为了得到更为趋近规律的曲线和规律，我们决定将两轮真实数据合并起来，然后给出幂函数的趋近线（虚线），如下图：
由于均值受极值波动影响较大，所以我们去除一些因为偶然差产生的极端点（圆圈的点）从而发现是递增的趋势。
规律三：可以很明显的看到，均值是随着抢红包的越晚而缓慢递减，标准差值同时也往上递增，这个趋势结合之前的分析，我们猜想，即标准差越大说明，领取到最大的红包和最小红包的风险越大，也就是说越晚抢标准差越大，对于冒险主义者来讲是最好的，因为他有很大概率获得最大的金额，但也大概率获得最小的红包，风险与收益并存；均值越大，说明每次都拿到一个不大不小的红包，虽然获得最小和最大金额红包的概率很小，但起码不亏本，也就是说越早抢，均值越稳定，这比较适合不喜欢冒险的人。
验证预测结果：
21：24分发送预测结果到另一位同学微信：

随后开始发红包：

结果：
最佳手气为第8个人且金额为1.13
与预测结果一致，规律基本正确！
总结：
（1）最佳手气为1.13块，根据我们推导的预测公式=总额/红包总个数*2*随机数（0-2的double数）, 也就是说最佳手气在总额/红包总个数*2值的前后附近。这里我们判断在0.8-1.3之间，推断正确
（2)平均值为0.5元，0.5-0.8元的红包有3个，小于0.5的红包有6个，说明大于平均值的红包个数多于小于平均值的个数。与我们的第二点预测完全正确
(3)最佳手气位置：根据我们的散点图发现，最先抢到红包的人，得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。表示越晚抢红包得到的金额波动较大，但同时抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。所以我们推断，最佳手气位置在最后20%-30%之间。
微信红包随机分发算法c＋＋模拟：
基本思路：每次抢到一个红包金额等于：红包剩余金额/红包剩余个数*2*随机数（0-1的double型），如果计算的结果小于等于0.01，则取0.01值
主要代码：
double packages[50000];
double Luckiest_money=0;
void getPackage(int remainSize,double remainMoney){
srand((unsigned)time(NULL));
for(int i=0;i

㈣ 微信红包的随机算法是怎样实现的

RT。我考虑了一个简单的算法：
比如100元，由10个人分，那么平均一个人是10元钱。然后付款后，系统开始分份儿。
第一份：系统由0～10元之间随机一个数，作为这一份的钱数，设x1。
第二份：剩下的钱(100-x1)，系统由0～(100-x1)/(10-1)随机一个数，作为这份的钱数，设x2
.。。。
第n份：剩下的钱(100-x1-x2-...-xn)，系统由0~(100-x1-x2-...-xn-1)/(10-n)随机一个数，作为这个份的钱数，设为xn

当用户进来拿红包的时候，系统由0～9之间随机一个数，随机到几，就取第几份红包，然后将这个数存到list里。当之后的用户抽到相同的随机数时，则将这个数+1，如遇相同再+1，直至list满，红包发完。