Java实现四种微信抢红包算法，拿走不谢

概述

14年微信推出红包功能以后，很多公司开始上自己的红包功能，到现在为止仍然有很多红包开发的需求，实现抢红包算法也是面试常考题。

要求：

保证每个红包最少分得0.01元 保证每个红包金额概率尽量均衡 所有红包累计金额等于红包总金额

本文提供4中红包算法及Java代码实现demo，仅供参考。其中每种算法测试场景为：0.1元10个包，1元10个包，100元10个包，1000元10个包。

一、剩余金额随机法

以10元10个红包为例，去除每个红包的最小金额后，红包剩余9.9元;

第一个红包在[0,9.9]范围随机，假设随机得1元，则第一个红包金额为1.1元，红包剩余8.9元。 第二个红包在[0,8.9]范围随机，假设随机得1.5元，则第二个红包金额为1.6元，红包剩余7.4元。 第三个红包在[0,7.4]范围随机，假设随机得0.5元，则第三个红包金额为0.6元，红包剩余6.9元。 以此类推。 public static void main(String[] args) { //初始化测试场景 BigDecimal[][] rrr = { {new BigDecimal( "0.1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "100" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1000" ), new BigDecimal( "10" )} }; BigDecimal min = new BigDecimal( "0.01" ); //测试个场景 for (BigDecimal[] decimals : rrr) { final BigDecimal amount = decimals[0]; final BigDecimal num = decimals[1]; System. out .println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================" ); test1(amount, min , num); } } private static void test1(BigDecimal amount, BigDecimal min , BigDecimal num) { BigDecimal remain = amount.subtract( min .multiply(num)); final Random random = new Random(); final BigDecimal hundred = new BigDecimal( "100" ); BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO; BigDecimal redpeck; for ( int i = 0; i < num.intValue(); i++) { final int nextInt = random.nextInt(100); if (i == num.intValue() - 1) { redpeck = remain; } else { redpeck = new BigDecimal(nextInt).multiply(remain).divide(hundred, 2, RoundingMode.FLOOR); } if (remain测试数据pareTo(redpeck) > 0) { remain = remain.subtract(redpeck); } else { remain = BigDecimal.ZERO; } sum = sum . add ( min . add (redpeck)); System. out .println( "第" + (i + 1) + "个人抢到红包金额为：" + min . add (redpeck)); } System. out .println( "校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：" + (amount测试数据pareTo( sum ) == 0)); }

测试结果如下:可以看出此算法有明显缺陷，即：先领取的红包金额较大，后领取的红包金额较小，这就使得抢红包变的不公平。

0.1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.01 第2个人抢到红包金额为：0.01 第3个人抢到红包金额为：0.01 第4个人抢到红包金额为：0.01 第5个人抢到红包金额为：0.01 第6个人抢到红包金额为：0.01 第7个人抢到红包金额为：0.01 第8个人抢到红包金额为：0.01 第9个人抢到红包金额为：0.01 第10个人抢到红包金额为：0.01 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.09 第2个人抢到红包金额为：0.28 第3个人抢到红包金额为：0.19 第4个人抢到红包金额为：0.20 第5个人抢到红包金额为：0.15 第6个人抢到红包金额为：0.02 第7个人抢到红包金额为：0.03 第8个人抢到红包金额为：0.01 第9个人抢到红包金额为：0.01 第10个人抢到红包金额为：0.02 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 100元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：19.99 第2个人抢到红包金额为：29.58 第3个人抢到红包金额为：38.27 第4个人抢到红包金额为：11.85 第5个人抢到红包金额为：0.11 第6个人抢到红包金额为：0.13 第7个人抢到红包金额为：0.01 第8个人抢到红包金额为：0.01 第9个人抢到红包金额为：0.03 第10个人抢到红包金额为：0.02 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1000元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：60.00 第2个人抢到红包金额为：695.54 第3个人抢到红包金额为：229.72 第4个人抢到红包金额为：8.95 第5个人抢到红包金额为：0.29 第6个人抢到红包金额为：4.64 第7个人抢到红包金额为：0.01 第8个人抢到红包金额为：0.69 第9个人抢到红包金额为：0.12 第10个人抢到红包金额为：0.04 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true

二、二倍均值法(微信红包采用此法)

还是以10元10个红包为例，去除每个红包的最小金额后，红包剩余9.9元，二倍均值计算公式：2 * 剩余金额/剩余红包数

第一个红包在[0,1.98]范围随机，假设随机得1.9，则第一个红包金额为2.0，红包剩余8元。 第二个红包在[0,2]范围随机，假设随机的1元，则第二个红包金额为1.1元，红包剩余7元。 第三个红包在[0,2]范围随机，假设随机的0.5元，则第三个红包金额为0.6元，红包剩余5.5元。 以此类推。 public static void main(String[] args) { //初始化测试场景 BigDecimal[][] rrr = { {new BigDecimal( "0.1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "100" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1000" ), new BigDecimal( "10" )} }; BigDecimal min = new BigDecimal( "0.01" ); //测试个场景 for (BigDecimal[] decimals : rrr) { final BigDecimal amount = decimals[0]; final BigDecimal num = decimals[1]; System. out .println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================" ); test2(amount, min , num); } } private static void test2(BigDecimal amount,BigDecimal min ,BigDecimal num){ BigDecimal remain = amount.subtract( min .multiply(num)); final Random random = new Random(); final BigDecimal hundred = new BigDecimal( "100" ); final BigDecimal two = new BigDecimal( "2" ); BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO; BigDecimal redpeck; for ( int i = 0; i < num.intValue(); i++) { final int nextInt = random.nextInt(100); if(i == num.intValue() -1){ redpeck = remain; } else { redpeck = new BigDecimal(nextInt).multiply(remain.multiply(two).divide(num.subtract(new BigDecimal(i)),2,RoundingMode.CEILING)).divide(hundred,2, RoundingMode.FLOOR); } if(remain测试数据pareTo(redpeck) > 0){ remain = remain.subtract(redpeck); } else { remain = BigDecimal.ZERO; } sum = sum . add ( min . add (redpeck)); System. out .println( "第" +(i+1)+ "个人抢到红包金额为：" + min . add (redpeck)); } System. out .println( "校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：" +amount测试数据pareTo( sum )); }

测试结果如下:此算法很好的保证了抢红包几率大致均等。

0.1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.01 第2个人抢到红包金额为：0.01 第3个人抢到红包金额为：0.01 第4个人抢到红包金额为：0.01 第5个人抢到红包金额为：0.01 第6个人抢到红包金额为：0.01 第7个人抢到红包金额为：0.01 第8个人抢到红包金额为：0.01 第9个人抢到红包金额为：0.01 第10个人抢到红包金额为：0.01 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 100元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：6.20 第2个人抢到红包金额为：7.09 第3个人抢到红包金额为：10.62 第4个人抢到红包金额为：18.68 第5个人抢到红包金额为：18.74 第6个人抢到红包金额为：2.32 第7个人抢到红包金额为：15.44 第8个人抢到红包金额为：5.43 第9个人抢到红包金额为：15.16 第10个人抢到红包金额为：0.32 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.08 第2个人抢到红包金额为：0.05 第3个人抢到红包金额为：0.17 第4个人抢到红包金额为：0.17 第5个人抢到红包金额为：0.08 第6个人抢到红包金额为：0.06 第7个人抢到红包金额为：0.18 第8个人抢到红包金额为：0.10 第9个人抢到红包金额为：0.02 第10个人抢到红包金额为：0.09 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1000元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：125.99 第2个人抢到红包金额为：165.08 第3个人抢到红包金额为：31.90 第4个人抢到红包金额为：94.78 第5个人抢到红包金额为：137.79 第6个人抢到红包金额为：88.89 第7个人抢到红包金额为：156.44 第8个人抢到红包金额为：7.97 第9个人抢到红包金额为：151.01 第10个人抢到红包金额为：40.15 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true

三、整体随机法

还是以10元10个红包为例，随机10个数，红包金额公式为：红包总额 * 随机数/随机数总和，假设10个随机数为[5,9,8,7,6,5,4,3,2,1],10个随机数总和为50，

第一个红包10*5/50，得1元。 第二个红包10*9/50，得1.8元。 第三个红包10*8/50，得1.6元。 以此类推。 public static void main(String[] args) { //初始化测试场景 BigDecimal[][] rrr = { {new BigDecimal( "0.1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "100" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1000" ), new BigDecimal( "10" )} }; BigDecimal min = new BigDecimal( "0.01" ); //测试个场景 for (BigDecimal[] decimals : rrr) { final BigDecimal amount = decimals[0]; final BigDecimal num = decimals[1]; System. out .println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================" ); test3(amount, min , num); } } private static void test3(BigDecimal amount,BigDecimal min ,BigDecimal num){ final Random random = new Random(); final int [] rand = new int [num.intValue()]; BigDecimal sum1 = BigDecimal.ZERO; BigDecimal redpeck ; int sum = 0; for ( int i = 0; i < num.intValue(); i++) { rand[i] = random.nextInt(100); sum += rand[i]; } final BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal( sum ); BigDecimal remain = amount.subtract( min .multiply(num)); for ( int i = 0; i < rand.length; i++) { if(i == num.intValue() -1){ redpeck = remain; } else { redpeck = remain.multiply(new BigDecimal(rand[i])).divide(bigDecimal,2,RoundingMode.FLOOR); } if(remain测试数据pareTo(redpeck) > 0){ remain = remain.subtract(redpeck); } else { remain = BigDecimal.ZERO; } sum1= sum1. add ( min . add (redpeck)); System. out .println( "第" +(i+1)+ "个人抢到红包金额为：" + min . add (redpeck)); } System. out .println( "校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：" +(amount测试数据pareTo(sum1)==0)); }

测试结果如下:此算法随机性较大。

0.1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.01 第2个人抢到红包金额为：0.01 第3个人抢到红包金额为：0.01 第4个人抢到红包金额为：0.01 第5个人抢到红包金额为：0.01 第6个人抢到红包金额为：0.01 第7个人抢到红包金额为：0.01 第8个人抢到红包金额为：0.01 第9个人抢到红包金额为：0.01 第10个人抢到红包金额为：0.01 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 100元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：2.35 第2个人抢到红包金额为：14.12 第3个人抢到红包金额为：5.74 第4个人抢到红包金额为：6.61 第5个人抢到红包金额为：0.65 第6个人抢到红包金额为：10.97 第7个人抢到红包金额为：9.15 第8个人抢到红包金额为：7.93 第9个人抢到红包金额为：1.31 第10个人抢到红包金额为：41.17 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.10 第2个人抢到红包金额为：0.02 第3个人抢到红包金额为：0.12 第4个人抢到红包金额为：0.03 第5个人抢到红包金额为：0.05 第6个人抢到红包金额为：0.12 第7个人抢到红包金额为：0.06 第8个人抢到红包金额为：0.01 第9个人抢到红包金额为：0.04 第10个人抢到红包金额为：0.45 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1000元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：148.96 第2个人抢到红包金额为：116.57 第3个人抢到红包金额为：80.49 第4个人抢到红包金额为：32.48 第5个人抢到红包金额为：89.39 第6个人抢到红包金额为：65.60 第7个人抢到红包金额为：20.77 第8个人抢到红包金额为：16.03 第9个人抢到红包金额为：36.79 第10个人抢到红包金额为：392.92 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true

四、割线法

还是以10元10个红包为例，在(0,10)范围随机9个间隔大于等于0.01数，假设为[1,1.2,2,3,4,5,6,7,8]

第一个红包得1元 第二个红包得0.2元 第三个红得0.8元。 以此类推。 public static void main(String[] args) { //初始化测试场景 BigDecimal[][] rrr = { {new BigDecimal( "0.1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "100" ), new BigDecimal( "10" )}, {new BigDecimal( "1000" ), new BigDecimal( "10" )} }; BigDecimal min = new BigDecimal( "0.01" ); //测试个场景 for (BigDecimal[] decimals : rrr) { final BigDecimal amount = decimals[0]; final BigDecimal num = decimals[1]; System. out .println(amount + "元" + num + "个人抢=======================================================" ); test3(amount, min , num); } } private static void test3(BigDecimal amount,BigDecimal min ,BigDecimal num){ final Random random = new Random(); final int [] rand = new int [num.intValue()]; BigDecimal sum1 = BigDecimal.ZERO; BigDecimal redpeck ; int sum = 0; for ( int i = 0; i < num.intValue(); i++) { rand[i] = random.nextInt(100); sum += rand[i]; } final BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal( sum ); BigDecimal remain = amount.subtract( min .multiply(num)); for ( int i = 0; i < rand.length; i++) { if(i == num.intValue() -1){ redpeck = remain; } else { redpeck = remain.multiply(new BigDecimal(rand[i])).divide(bigDecimal,2,RoundingMode.FLOOR); } if(remain测试数据pareTo(redpeck) > 0){ remain = remain.subtract(redpeck); } else { remain = BigDecimal.ZERO; } sum1= sum1. add ( min . add (redpeck)); System. out .println( "第" +(i+1)+ "个人抢到红包金额为：" + min . add (redpeck)); } System. out .println( "校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果：" +(amount测试数据pareTo(sum1)==0)); }

测试结果如下:此算法随机性较大，且性能不好。

0.1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.01 第2个人抢到红包金额为：0.01 第3个人抢到红包金额为：0.01 第4个人抢到红包金额为：0.01 第5个人抢到红包金额为：0.01 第6个人抢到红包金额为：0.01 第7个人抢到红包金额为：0.01 第8个人抢到红包金额为：0.01 第9个人抢到红包金额为：0.01 第10个人抢到红包金额为：0.01 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 100元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：19.84 第2个人抢到红包金额为：2.73 第3个人抢到红包金额为：8.95 第4个人抢到红包金额为：14.10 第5个人抢到红包金额为：18.60 第6个人抢到红包金额为：3.66 第7个人抢到红包金额为：9.17 第8个人抢到红包金额为：15.49 第9个人抢到红包金额为：5.61 第10个人抢到红包金额为：1.85 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：0.02 第2个人抢到红包金额为：0.28 第3个人抢到红包金额为：0.03 第4个人抢到红包金额为：0.02 第5个人抢到红包金额为：0.11 第6个人抢到红包金额为：0.23 第7个人抢到红包金额为：0.18 第8个人抢到红包金额为：0.09 第9个人抢到红包金额为：0.03 第10个人抢到红包金额为：0.01 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true 1000元10个人抢======================================================= 第1个人抢到红包金额为：69.28 第2个人抢到红包金额为：14.68 第3个人抢到红包金额为：373.16 第4个人抢到红包金额为：274.73 第5个人抢到红包金额为：30.77 第6个人抢到红包金额为：30.76 第7个人抢到红包金额为：95.55 第8个人抢到红包金额为：85.20 第9个人抢到红包金额为：10.44 第10个人抢到红包金额为：15.43 校验每个红包累计额度是否等于红包总额结果： true

原文链接：https://HdhCmsTesttoutiao测试数据/a7031002228831896075/

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