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1. 需求
如图，实现一个转盘抽奖，
有个n个奖项，每个奖项配置中奖概率，点击开始抽奖进行抽奖；
本文主要讲后端抽奖逻辑算法；
2. 实现思路
2.1 实现逻辑步骤
- 前端使用现有的转盘插件 如 https://github.com/LuckDraw/vue-luck-draw
- 后台能够添加配置抽奖的奖项，以及每个奖项的名称、数量、中奖概率
- 前端调用接口查询所有奖项，初始化转盘
- 点击开始抽奖，调用后端接口，接口计算中奖概率得到中奖奖项，返回中奖的奖项给前端，前端提示中奖
2.2 计算中奖概率算法
下面会贴出概率计算的代码,封装成了工具类，可以直接在项目里面用；
这里讲思路。
举例： 奖项及中奖概率 苹果 10%，橘子 20%， 香蕉 15%， 柠檬 5%， 谢谢参与 35%
- 根据奖项概率生成区间(从0开始，累加当前奖项的概率)
分别如下：
苹果 [0,10） 橘子 [10,30) 香蕉 [30,45) 柠檬 [45,50) 谢谢参与 [50,85)
- 生成随机数，落在哪个区间，就返回对应的中奖项
3. 实现代码
调用方式
public static void main(String[] args) {
//实际上我们的奖项可能是个实体类；这面的map就是HashMap<奖项类, Integer>
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("苹果", 10);
map.put("橘子", 20);
map.put("香蕉", 15);
map.put("柠檬", 5);
map.put("波罗", 15);
map.put("谢谢参与", 35);
//直接调用工具类 RandomUtil
WeightMeta<String> md = RandomUtil.buildWeightMeta(map);
//md.random()的结果就是奖项；
System.out.println("恭喜你抽到了："+md.random());
}概率计算工具类，调用方式参考里面的main方法
RandomUtil.java
public class RandomUtil {
/***
* @param weightMap key是奖项，value是概率
* @param <T>
* @return
*/
public static <T> WeightMeta<T> buildWeightMeta(final Map<T, Integer> weightMap) {
final int size = weightMap.size();
Object[] nodes = new Object[size];
int[] weights = new int[size];
int index = 0;
int weightAdder = 0;
for (Map.Entry<T, Integer> each : weightMap.entrySet()) {
nodes[index] = each.getKey();
weights[index++] = (weightAdder = weightAdder + each.getValue());
}
return new WeightMeta<T>((T[]) nodes, weights);
}
}奖项权重计算类
WeightMeta.java
package com.happy.netshop.wechat.helper;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class WeightMeta<T> {
private final Random ran = new Random();
private final T[] nodes;
private final int[] weights;
private final int maxW;
public WeightMeta(T[] nodes, int[] weights) {
this.nodes = nodes;
this.weights = weights;
this.maxW = weights[weights.length - 1];
}
/**
* 该方法返回权重随机对象
* @return
*/
public T random() {
int index = Arrays.binarySearch(weights, ran.nextInt(maxW) + 1);
if (index < 0) {
index = -1 - index;
}
return nodes[index];
}
public T random(int ranInt) {
if (ranInt > maxW) {
ranInt = maxW;
} else if(ranInt < 0){
ranInt = 1;
} else {
ranInt ++;
}
int index = Arrays.binarySearch(weights, ranInt);
if (index < 0) {
index = -1 - index;
}
return nodes[index];
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder l1 = new StringBuilder();
StringBuilder l2 = new StringBuilder("[random]\t");
StringBuilder l3 = new StringBuilder("[node]\t\t");
l1.append(this.getClass().getName()).append(":").append(this.hashCode()).append(":\n").append("[index]\t\t");
for (int i = 0; i < weights.length; i++) {
l1.append(i).append("\t");
l2.append(weights[i]).append("\t");
l3.append(nodes[i]).append("\t");
}
l1.append("\n");
l2.append("\n");
l3.append("\n");
return l1.append(l2).append(l3).toString();
}
}4. 其它问题处理
实际上抽奖并不是公平的按照概率去抽的；会有一些黑幕操作在里面；
例如：
4.1 奖项设置有次数限制
例如 个别奖项，设置三天内只能抽到2次
思路1：
简单点直接存redis，抽中的时候存入redis，记录次数，key到期时间设置3天；抽中的时候获取redis存的次数，判断达到2次，就直接返回谢谢参与
思路2：
存数据库，抽中的时候查询三天内已经抽中的次数，大于2次就直接返回谢谢参与奖项4.2 奖项设置有总数量
例如 个别奖项，设置总共有5个
跟上边思路是一样的；做好库存管理，没有数量了就返回谢谢参与
4.3 让大奖在前半段时间内不被抽到
实现思路就是：
1. 默认概率最低的奖项就是大奖或者在后台配置得知哪个是大奖；
2. 如果抽到的是大奖，则计算当前时间是否在整个活动时间的1/2时间内，如果是的话，就返回谢谢参与5.总结
这里主要是记录下这次做的功能，以后用到了可以直接使用上面的工具类计算概率，比较方便。
