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正文:

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一、随机数一一对应

1、随机数算法原理:

将n个奖品编号0~n-1,其中各类奖品的概率通过其数量体现,最后程序产生0~n-1之间的随机数便是抽中的奖品编号。

例如:苹果手机概率1%,网站会员20%,折扣券20%,很遗憾59%。编号0是苹果手机,1~20是会员,21~40是折扣券,41~100是很遗憾。产生的随机数落在哪个区间就代表那个奖品被抽中。

2、随机数存在问题

a总数N快速膨胀

概率通过数量来体现在各个奖品概率较大的情况下,总数n可以较小。但如果在精度很高的情况下,总数必须按比例成倍扩大。

b平衡性影响

在Java中,Math.random()方法本身基本可以保证大量测试的情况下避免高重复,且概率分布比较平均。但是需要注意的是,该方法默认返回0-1之间的数据。在当前算法中,必须扩大指定倍数并且强制使用int进行类型转换。在这样的扩大和转换过程中,必然会对数据精度进行修改,转换后的数据也不能保证概率分布平均。该算法实际可能达不到预期的概率要求。

c算法复杂度

数据准备阶段,为每个奖品确定编号与奖品信息的关系集合需要O(n);产生随机数阶段并转换,O(1);从集合中查找,不同的数据结构实现不同,最差需要O(n);

二、离散法

1、离散法算法原理高数几何概形的思想

将奖品集合的概率划分区段放入数组中。概率区段通过该概率累计相加确定。利用随机数产生随机概率,加入数组并排序,该数据的下标,就是对应奖品集合中奖品的索引。例如,奖品的集合有X1,X2,X3,X4,对应概率为P1=0.2,P2=0.2,P3=0.3,P4=0.3。

那么,产生的概率区段数组为[0.2,0.4,0.7,1.0]。

0.2以下代表X1,0.2~0.4代表X2,0.4~0.7代表X3,0.7~1代表X4。

这样,如果产生一个随机概率为0.5,加入数组排序后,0.4~0.7之间,是X3相加所在的概率区间,返回index=2。

由于区间分布的确定是按照X集合顺序的,所以该索引也正是X3在原集合中的索引。

2、离散法特点

利用几何概形,概率数组分布在0到1之间,不再需要扩大倍数和取整操作,基本可以保证概率平均分布,避免大量重复的情况概率分配的排序过程,可以使用java默认的排序工具类,也可以自己实现。保证时间复杂度最小。

3、离散法复杂度

准备阶段,O(m)。m远小于n,因为概率只有几个,不会大量膨胀。

产生随机数,O(1)

排序取下标,根据排序算法,O(logn)即可实现

取值,根据下标,O(1);

三、Alias算法

Alias算法解决随机类型概率问题,对于开发抽奖活动的任务来说,奖品一般放置在数据库中,而概率分为一下两种:

1、所有奖项的概率和为1,也就是说本次活动所有参与人员都会中奖,中奖的等级随奖品的概率而定;

2、所有的奖项的概率和小于1,也就是说存在未中奖的情况,其实这种情况也可以归结为第一种,将剩余的概率归到未中奖事件上,然后再将未中奖看做一个奖项,这种情况就和第一种相似。

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