红包算法仿真本文是随机抢红包的仿真算法，仅供参考。方法本文采用双均值法。在此之前，先说说普通的随机方法。普通随机法该方法的原理是：每次取值在[最小值，剩余量值]之间随机选择。假设红包数量为88.88，红包个数为8，那么第一个人收到的金额将从[0.01,88.88]中取出，假设值为20.20，则剩余金额为68.68。第二次领取金额会从[0,01,68.68]中取，依此类推...这里我们可以很明显的看出这种方式的缺点，前面红包的金额范围更大，更容易获得红包金额较大。我们来看一下双均值法的原理。双均值法的原理是：每次在【最小值，红包剩余数量/人数*2】的区间内取值。假设红包数量为88.88，红包数量为8，理想情况下，该方法的实现效果：第一人领取红包数量范围为[0.01,88.88/8*2]，即[0.01,22.22]之间的随机数获取金额。假设平均值为11.11，则剩余金额为77.77；第二个人收到红包，金额范围为[0.01,77.77/7*2]，即在[0.01,22.22]之间随机获得的金额。假设平均值为11.11，则剩余金额为66.66；等等……这种方法并不完美。以上是在非常理想的情况下收到的红包数量，每个人的数量范围是比较公平的。但是当其中一个接近区间内的最小值或最大值时，就会影响后面的区间。当该值接近最小值时，后面收到的红包数量范围会变大；否则，它会变小。这也是这种方法的缺点。代码实现#-*-coding:utf-8-*-'''@File:red_pa??cket.py@Time:2020/01/2920:41:36@作者：大梦三千秋@联系人：yiluolion@126.com'''#importlibhereimportrandomdefget_random_red_pa??cket(total_amount,quantities):'''args:total_amount:红包总量Quantities:红包个数Returns:返回每个人收到的红包数量person'''#用于存储每个人收到的红包数量amount_list=[]#抢到红包的人数person_num=quantities#红包涉及的金额可以保留2位小数#乘以100计算先，再除以100处理小数部分cur_total_amount=total_amount*100#这里用的是双平均法#除了最后一个人，先处理之前收到的红包金额#最后剩下的金额就是_在范围内的最后一个人（数量-1）：数量=随机.randint(1,cur_total_amount//person_num*2)#每次减去当前随机数量，剩余数量用于下一次随机获取cur_total_amount-=amountperson_num-=1amount_list.append(amount/100)amount_list.append(cur_total_amount/100)#print(sum(amount_list))returnamount_listdefmain():amount_list=get_random_red_pa??cket(88.88,8)foramount_list:print('红包金额：{}'.format(amount))if__name__=="__main__":main()实现效果红包金额：18.64红包金额：10.32红包金额：9.82红包数量：9.72红包数量：5.11红包数量：19.16红包数量：15.15红包数量：0.96延长线段切割法该方法的思路是：将红包总量视为一条线段，每个人收到的红包数量就是子线段除以线段。当红包的数量为第i次时，即第i个人抢到了红包。切割线段，确定i-1个切割点。当切割点确定后，即确定了子线段的长度。领取红包时，只需依次领取相应数量的子线即可。以上是本文的主要内容。欢迎关注微信公众号《书所集录》
