我在知乎上看到這樣一個問題 微信紅包的隨機算法是怎樣實現的?

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有人說騰訊大致是這樣實現的：

public static double getRandomMoney(LeftMoneyPackage _leftMoneyPackage) { 
    // remainSize 剩余的紅包數量 
    // remainMoney 剩余的錢 
    if (_leftMoneyPackage.remainSize == 1) { 
        _leftMoneyPackage.remainSize--; 
        return (double) Math.round(_leftMoneyPackage.remainMoney * 100) / 100; 
    } 
    Random r     = new Random(); 
    double min   = 0.01; // 
    double max   = _leftMoneyPackage.remainMoney / _leftMoneyPackage.remainSize * 2; 
    double money = r.nextDouble() * max; 
    money = money <= min ? 0.01: money; 
    money = Math.floor(money * 100) / 100; 
    _leftMoneyPackage.remainSize--; 
    _leftMoneyPackage.remainMoney -= money; 
    return money; 
} 

也有人做了正太分布、方差分析、回歸分析、統計模擬等，圖太長我就不貼了。

然而

• 所有答案都是“取時隨機”，即設計“紅包池”的概念，然后在抽取時隨機取數。
• 所有答案都是“錢的隨機”，即隨機金額，然后return。

下面我們換個思路，現在我們把所有的錢換成1分的 硬幣 ，把紅包想象成 罐子 ，然后 撒幣 。

/** 
 * @param count 紅包數 
 * @param money 總金額 
 * @return 
 */ 
public static Integer[] ranRedPac(Integer count, Integer money) { 
    Integer[] result = new Integer[count]; 
    for (int i = 1; i <= money; i++) { 
        int n = new Random().nextInt(count); 
        result[n] = result[n] == null ? 1 : result[n] + 1; 
    } 
    return result; 
} 
 
//測試 
public static void main(String[] args) { 
    Arrays.asList(ranRedPac(10, 5000000)).forEach(i -> System.out.println(i)); 
    System.out.println("sum: " + Arrays.asList(ranRedPac(10, 50)).stream().mapToInt(i -> i).sum()); 
} 

每分錢隨機選擇紅包。

至于什么回歸分析，統計模擬 統統用不上 。

本例中我們摒棄“抽取”、“隨機金額”這樣的傳統概念，使錢擁有選擇意識，執行“隨機”行為，自然而然紅包就有了隨機金額的屬性。

改變一下思路，別把簡單問題復雜化。

我們在編碼設計時，通常會考慮現實生活中的邏輯，并把對象抽象成類，行為抽象成方法。但是，我們偶爾也要考慮思維 反轉 。

當然，我的代碼有一定的弊端。

思維是最重要的。