不同概率的抽奖

今天为大家写个小程序。

工作中有遇到一些抽奖的活动，但是你懂得，抽奖物品的概率肯定不是一样，你会发现好的东西很难抽到，经常抽到一些垃圾的东西，嘿嘿，这就是本文要说的，我们要控制抽奖物品的概率。还有顺便说一句，网上这种小程序几乎没有，很多都是等概率的抽奖balabala…

需求很简单，为了更加形象，这里我们列一个表格来显示我们抽奖的物品和对应的概率（没有边框，大家凑合着看看吧，不想改造Octopress的样式了）

序号 物品名称 物品ID 抽奖概率
1 物品1 P1 0.2
2 物品2 P2 0.1
3 物品3 P3 0.4
4 物品4 P4 0.3
5 物品5 P5 0.0
6 物品6 P6 -0.1
7 物品7 P7 0.008

数据很简单，那么就直接看代码了

VO类，具体对应就是上面表格里的内容

(Gift.java)download

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packageorg.usc.usc.lottery;

publicclassGift {
privateintindex;
privateStringgitfId;
privateStringgiftName;
privatedoubleprobability;

publicGift(intindex, StringgitfId, StringgiftName, doubleprobability) {
this.index = index;
this.gitfId = gitfId;
this.giftName = giftName;
this.probability = probability;
    }

publicintgetIndex() {
returnindex;
    }

publicvoidsetIndex(intindex) {
this.index = index;
    }

publicStringgetGitfId() {
returngitfId;
    }

publicvoidsetGitfId(StringgitfId) {
this.gitfId = gitfId;
    }

publicStringgetGiftName() {
returngiftName;
    }

publicvoidsetGiftName(StringgiftName) {
this.giftName = giftName;
    }

publicdoublegetProbability() {
returnprobability;
    }

publicvoidsetProbability(doubleprobability) {
this.probability = probability;
    }

    @Override
publicStringtoString() {
return"Gift [index=" + index + ", gitfId=" + gitfId + ", giftName=" + giftName + ", probability=" + probability + "]";
    }
}

工具类，真正的不同概率的抽奖就在这里

(LotteryUtil.java)download

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packageorg.usc.usc.lottery;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

/**
 * 不同概率抽奖工具包
 *
 * @author Shunli
 */
publicclassLotteryUtil {
/**
     * 抽奖
     *
     * @param orignalRates
     *            原始的概率列表，保证顺序和实际物品对应
     * @return
     *         物品的索引
     */
publicstaticintlottery(List<Double> orignalRates) {
if (orignalRates == null || orignalRates.isEmpty()) {
return -1;
        }

intsize = orignalRates.size();

// 计算总概率，这样可以保证不一定总概率是1
doublesumRate = 0d;
for (doublerate : orignalRates) {
sumRate += rate;
        }

// 计算每个物品在总概率的基础下的概率情况
List<Double> sortOrignalRates = newArrayList<Double>(size);
DoubletempSumRate = 0d;
for (doublerate : orignalRates) {
tempSumRate += rate;
sortOrignalRates.add(tempSumRate / sumRate);
        }

// 根据区块值来获取抽取到的物品索引
doublenextDouble = Math.random();
sortOrignalRates.add(nextDouble);
Collections.sort(sortOrignalRates);

returnsortOrignalRates.indexOf(nextDouble);
    }
}

测试类，测试上面的抽奖是否成功，n次抽奖看抽奖结果

(LotteryTest.java)download

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packageorg.usc.usc.lottery;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

/**
 * 不同概率抽奖
 *
 * @author ShunLi
 */
publicclassLotteryTest {
publicstaticvoidmain(String[] args) {
List<Gift> gifts = newArrayList<Gift>();
// 序号==物品Id==物品名称==概率
gifts.add(newGift(1, "P1", "物品1", 0.2d));
gifts.add(newGift(2, "P2", "物品2", 0.2d));
gifts.add(newGift(3, "P3", "物品3", 0.4d));
gifts.add(newGift(4, "P4", "物品4", 0.3d));
gifts.add(newGift(5, "P5", "物品5", 0d));
gifts.add(newGift(6, "P6", "物品6", -0.1d));
gifts.add(newGift(7, "P7", "物品7", 0.008d));

List<Double> orignalRates = newArrayList<Double>(gifts.size());
for (Giftgift : gifts) {
doubleprobability = gift.getProbability();
if (probability < 0) {
probability = 0;
            }
orignalRates.add(probability);
        }

// // test
// for (int i = 0; i < 10000; i++) {
// try {
// Gift tuple = gifts.get(LotteryUtil.lottery(orignalRates));
// System.out.println(tuple);
// } catch (Exception e) {
// System.out.println("lottery failed, please check it!");
// }
// }

// statistics
Map<Integer, Integer> count = newHashMap<Integer, Integer>();
doublenum = 1000000;
for (inti = 0; i < num; i++) {
intorignalIndex = LotteryUtil.lottery(orignalRates);

Integervalue = count.get(orignalIndex);
count.put(orignalIndex, value == null ? 1 : value + 1);
        }

for (Entry<Integer, Integer> entry : count.entrySet()) {
System.out.println(gifts.get(entry.getKey()) + ", count=" + entry.getValue() + ", probability=" + entry.getValue() / num);
        }
    }
}

结果

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Gift [index=1, gitfId=P1, giftName=物品1, probability=0.2], count=199139, probability=0.199139
Gift [index=2, gitfId=P2, giftName=物品2, probability=0.1], count=99328, probability=0.099328
Gift [index=3, gitfId=P3, giftName=物品3, probability=0.4], count=396575, probability=0.396575
Gift [index=4, gitfId=P4, giftName=物品4, probability=0.3], count=296997, probability=0.296997
Gift [index=7, gitfId=P7, giftName=物品7, probability=0.0080], count=7961, probability=0.007961

不同概率的抽奖原理很简单 
就是把0到1的区间分块，而分块的依据就是物品占整个的比重，再根据随机数种子来产生0-1中间的某个数，来判断这个数是落在哪个区间上，而对应的就是抽到了那个物品。随机数理论上是概率均等的，产生的每个数理论上也应该概率均等，那么相应的区间所含数的多少就体现了抽奖物品概率的不同。（p.s. 当然数目是数不清楚的，具体抽象话了点）

这个实例的数据可以说明 
1. 概率可以是负数和0，当然实际上中应该不会（p.s. 正常情况下可能真的有0，比如抽个iphone5，当然是抽不到的了，这个时候，构建礼物（List gifts）的时候最好就不要加这个进去），还有可以把负数的处理放到抽奖工具类(LotteryUtil)中； 
2. 所有礼物加起来的概率可以不是1，可以认为这里的概率是一个权重；

小小分享了，倒是觉得大家可以自己先想想，如果你来写这样的小程序，如何来写，有没有其它的创意和想法？如果有什么建议或问题的话，可以通过微博 http://weibo.com/lishunli 联系到我，大家一起交流学习。

时间： 2024-12-17 09:28:05

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