WeChat の赤い封筒のランダム アルゴリズムはどのように実装されていますか?

Zhihu で質問を見ました: WeChat の赤い封筒のランダム アルゴリズムはどのように実装されていますか?

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テンセントはこれを大まかに次のように達成したと言う人もいます。

パブリック静的ダブルgetRandomMoney(LeftMoneyPackage _leftMoneyPackage) {
    // remainSize 残りの赤いパケットの数
    //remainMoney 残金
_leftMoneyPackage.remainSize == 1の場合{
        _leftMoneyPackage.remainSize--;
戻り値(double) Math.round(_leftMoneyPackage.remainMoney * 100) / 100;
    }
    ランダム r = new Random();
    ダブル最小値 = 0.01; //
    ダブル最大値 = _leftMoneyPackage.remainMoney / _leftMoneyPackage.remainSize * 2;
    ダブルマネー = r.nextDouble() * max;
    お金 = お金 <= 最小 ? 0.01: お金;
    お金 = Math.floor(お金 * 100) / 100;
    _leftMoneyPackage.remainSize--;
    _leftMoneyPackage.remainMoney -= お金;
お金を返す;
 }

正規分布や分散分析、回帰分析、統計シミュレーションなどもやっている人がいますが、画像が長すぎるので載せません。

しかし

• すべての答えは「取られるときにランダム」、つまり「赤い封筒のプール」を設計し、それから抽選時に数字をランダムに取るというコンセプトです。
• すべての回答は「ランダムな金額」、つまりランダムな金額で返されます。

考え方を変えてみましょう。今度は、すべてのお金を 1 セント硬貨に替え、赤い封筒を瓶として想像し、硬貨を散らします。

 /**
 * @param count赤いパケットの数
 * @param お金の合計金額
 * @戻る 
 */
公共 静的 整数[]ranRedPac(整数 カウント、整数金額）{
 Integer [] 結果 = 新しいInteger [数];
 ( int i = 1; i <= お金; i++) {
 int n = new Random().nextInt( count );
        結果[n] = 結果[n] == null ? 1 : 結果[n] + 1;
    }
結果を返します。
 } 
 
 //テスト
公共 静的void main(String[] args) {
    Arrays.asList(ranRedPac(10, 5000000)).forEach(i -> System.out.println (i));
    システム.out .println( "合計: " + Arrays.asList(ranRedPac(10, 50)).stream().mapToInt(i -> i) .sum ());
 }

1 ペニーごとに赤い封筒がランダムに選択されます。

回帰分析や統計シミュレーションに関しては、まったく役に立ちません。

この例では、「抽選」や「ランダムな金額」などの従来の概念を放棄し、お金に選択の感覚を持たせ、「ランダム」な動作を実行させます。当然、赤い封筒にはランダムな金額という属性があります。

考え方を変えて、単純な問題を複雑にしないでください。

コードを設計するときは通常、現実世界のロジックを考慮し、オブジェクトをクラスに、動作をメソッドに抽象化します。しかし、時には考え方を逆転させることも検討すべきです。

もちろん、私のコードにはいくつかの欠点があります。

考えることが最も大切なことです。