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【算法】随机算法和双随机的实现思路

简介: 前言 在产品需求中,比如抽奖,配对,会用到随机的概念 ,对应到功能实现中,也就是对应的随机算法。 单随机 需求 比如做一个简单的抽奖轮盘,每次抽奖,随机出一个结果,由前端展示抽奖结果。
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前言

在产品需求中,比如抽奖,配对,会用到随机的概念 ,对应到功能实现中,也就是对应的随机算法。

单随机

需求

比如做一个简单的抽奖轮盘,每次抽奖,随机出一个结果,由前端展示抽奖结果。

每个奖项都有对应的中奖概率,比如

一等奖 1% 1名
二等奖 10% 3名
三等奖 50 % 5名
参与奖 剩余情况 若干名

因为针对的是每次中奖的概率,所以所有的选项加在一起并不等于1.

思路

最低中奖概率为1%,那么如果我们把抽奖的种子范围设置成1-100,也就是说,当随机到的值为1的时候,才会中一等奖,当然,我更倾向于扩大10倍,把随机范围设置成1-1000.

具体的实现思路如下:

Created with Raphaël 2.1.0Start在范围内生成随机数落在对应的奖项上还有对应中奖名额?分配奖项End分配到下一级奖项yesno

双随机

和上面的随机不一样的是,双随机会随机生成一个随机池,保证每次取到的值的随机性。

具体步骤如下

1.生成一个数组,元素从1 到1000,总共1000个元素
2.打乱数组
3.随机生成一个值,作为数组的key进行取值
4.取到的值为本次随机产生的随机数

这样随机能双层保证随机,比单随机更好进行控制

总结

由于每个产品的需求不同,最终的实现代码总会有差别,但是基础的随机算法还是一样的。

第一次使用markdown做流程图呢,感觉不错~

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小雨雨hi
CSDN学院讲师、博客专家,专注服务端开发,服务端架构演变,区块链技术研究,项目管理,热衷学习前沿技术,以及日常的技术分享,曾经历过创业技术合伙人角色。
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