下面实现一个微信红包的抽奖模拟,听说是微信的官方算法,我不确定,先看下实现思路(源码在文章最后):
- 设置最小金额为0.01,最大金额为剩余金额/剩余红包数量的2倍
- 在最大最小金额之间取一个随机数作为红包的金额
- 储存该金额到moneyList同时红包数量减一,剩余总金额减去该金额
- 循环1,2,3步骤直到红包数量只剩1个
- 将最后一个红包数量添加到moneyList,返回moneyList就是红包的分配结果
我对这个算法进行了2000次的循环、统计,绘制了以下图形
抽奖顺序与抽中总金额的关系:
从图中可以看出,在大量重复实验中抽中的总金额与抽奖顺序大体无关。所以在抢红包的时候,早抽取者与晚抽取者在平均值与总值方面是没有差别的。在本例子中所有人抽中的金额都在100/10*2000=20000元左右
实际抽中的金额的分布情况:
从图中可以看出大部分的金额平均分布在0到20之间,少数会超过20,极少数会超过30。其实正常来说,红包的金额应该在10附近,然后向两边递减,也就是说会符合正太分布,而这个算法显然在这方面做的不够好。
其实这个算法还有一个比较明显的问题:前面抽到的人会影响到后面抽到的人。比如说前面几个人都只抽到了0.01,那么对于最后几个人来说,他们抽到的都将会是大红包,尤其是最后一个人。所以说,前面的人抽的概率服从均匀分布,而对于后面的人则是随机的,方差会比较大。
综上,在本算法中:
- 如果抢红包次数较少的情况下,那么:偏向风险规避的人应该尽量抢先抽取,而偏向风险偏爱的人应该尽量后抽取,因为后抽取者虽然抽到小红包的概率大,不过他有可能抽到特大红包,而前抽取者是抽不到的。
- 如果抢红包的次数较多的情况下(起码得上千次吧),那么:早出手晚出手都一样。
- 当然现实中往往晚出手的小伙伴都是空手而归,所以见到红包,赶紧出手才是王道。
最后:其实网上有讨论到正太分布的算法,不过我没怎么看懂,以后再仔细研究再分享吧。
下面是编程实现:
function getRandomMoney(remainMoney,remainSize){
let moneyList=[];
const min=0.01;
let max,money;
while (remainSize>1){
max=remainMoney/remainSize*2;
money=Math.random()*max;
money=money<0.01 ? 0.01 : money;
money=Math.round(money*100)/100;
moneyList.push(money);
remainSize--;
remainMoney-=money;
}
moneyList.push(Math.round(remainMoney*100)/100);
return moneyList;
}
const testCount=2000; //测试次数
const maxMoney=100; //红包总金额
const maxSize=20; //红包个数
let result=[]; //结果集
for(let i=0; i<testCount; i++){
result.push(getRandomMoney(maxMoney,maxSize));
}
console.log("这2000次模拟的结果是:"+result);