摘要： 序号 奖品名称 奖品编号 抽到的概率 1 再来一次 P1 0.2 2 本站VIP一年 P2 0.1 3 谢谢参与 P3 0.4 4 50金币 P4 0.3 5 Iphone 6 P5 0.0 6 Ipad Air2 P6 -0.
序号
奖品名称
奖品编号
抽到的概率
1
再来一次
P1
0.2
2
本站VIP一年
P2
0.1
3
谢谢参与
P3
0.4
4
50金币
P4
0.3
5
Iphone 6
P5
0.0
6
Ipad Air2
P6
-0.1
7
100元手机话费
P7
0.008
数据很简单，那么就直接看代码了
/**
* 奖品类
* @author:rex
* @date:2014年10月20日
* @version:1.0
*/
public class Gift {
private int index;
private String gitfId;
private String giftName;
private double probability;
public Gift(int index, String gitfId, String giftName, double probability) {
this.index = index;
this.gitfId = gitfId;
this.giftName = giftName;
this.probability = probability;
}
public int getIndex() {
return index;
}
public void setIndex(int index) {
this.index = index;
}
public String getGitfId() {
return gitfId;
}
public void setGitfId(String gitfId) {
this.gitfId = gitfId;
}
public String getGiftName() {
return giftName;
}
public void setGiftName(String giftName) {
this.giftName = giftName;
}
public double getProbability() {
return probability;
}
public void setProbability(double probability) {
this.probability = probability;
}
@Override
public String toString() {
return "Gift [index=" + index + ", gitfId=" + gitfId + ", giftName=" + giftName + ", probability="
+ probability + "]";
}
}
/**
* 不同概率抽奖工具包
* @author:rex
* @date:2014年10月20日
* @version:1.0
*/
public class LotteryUtil {
/**
* 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
*/
public static int lottery(List orignalRates) {
if (orignalRates == null || orignalRates.isEmpty()) {
return -1;
}
int size = orignalRates.size();
// 计算总概率，这样可以保证不一定总概率是1
double sumRate = 0d;
for (double rate : orignalRates) {
sumRate += rate;
}
// 计算每个物品在总概率的基础下的概率情况
List sortOrignalRates = new ArrayList(size);
Double tempSumRate = 0d;
for (double rate : orignalRates) {
tempSumRate += rate;
sortOrignalRates.add(tempSumRate / sumRate);
}
// 根据区块值来获取抽取到的物品索引
double nextDouble = Math.random();
sortOrignalRates.add(nextDouble);
Collections.sort(sortOrignalRates);
return sortOrignalRates.indexOf(nextDouble);
}
public static int getJD(List orignalRates) {
if (orignalRates == null || orignalRates.isEmpty()) {
return -1;
}
int size = orignalRates.size();
// 计算总概率，这样可以保证不一定总概率是1
double sumRate = 0d;
for (double rate : orignalRates) {
sumRate += rate;
}
// 计算每个物品在总概率的基础下的概率情况
List sortOrignalRates = new ArrayList(size);
Double tempSumRate = 0d;
for (double rate : orignalRates) {
tempSumRate += rate;
sortOrignalRates.add(tempSumRate / sumRate);
}
// 根据区块值来获取抽取到的物品索引
double nextDouble = Math.random();
sortOrignalRates.add(nextDouble);
Collections.sort(sortOrignalRates);
return sortOrignalRates.indexOf(nextDouble);
}
}
/**
* 不同概率抽奖
* @author:rex
* @date:2014年10月20日
* @version:1.0
*/
public class LotteryTest {
public static void main(String[] args) {
List gifts = new ArrayList();
// 序号==物品Id==物品名称==概率
gifts.add(new Gift(1, "P1", "物品1", 0.2d));
gifts.add(new Gift(2, "P2", "物品2", 0.2d));
gifts.add(new Gift(3, "P3", "物品3", 0.4d));
gifts.add(new Gift(4, "P4", "物品4", 0.3d));
gifts.add(new Gift(5, "P5", "物品5", 0d));
gifts.add(new Gift(6, "P6", "物品6", -0.1d));
gifts.add(new Gift(7, "P7", "物品7", 0.008d));
List orignalRates = new ArrayList(gifts.size());
for (Gift gift : gifts) {
double probability = gift.getProbability();
if (probability
probability = 0;
}
orignalRates.add(probability);
}
// statistics
Map count = new HashMap();
double num = 1000000;
for (int i = 0; i
int orignalIndex = LotteryUtil.lottery(orignalRates);
Integer value = count.get(orignalIndex);
count.put(orignalIndex, value == null ? 1 : value + 1);
}
for (Entry entry : count.entrySet()) {
System.out.println(gifts.get(entry.getKey()) + ", count=" + entry.getValue() + ", probability="
+ entry.getValue() / num);
}
}
}
输出
Gift [index=1, gitfId=P1, giftName=物品1, probability=0.2], count=180854, probability=0.180854
Gift [index=2, gitfId=P2, giftName=物品2, probability=0.2], count=180789, probability=0.180789
Gift [index=3, gitfId=P3, giftName=物品3, probability=0.4], count=361198, probability=0.361198
Gift [index=4, gitfId=P4, giftName=物品4, probability=0.3], count=269950, probability=0.26995
Gift [index=7, gitfId=P7, giftName=物品7, probability=0.008], count=7209, probability=0.007209
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。