微信随机红包(Java)

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概述

最近受一朋友提醒，问微信红包怎么实现的，当时思考了一下，觉得好像很容易，可是当真正实现的时候，发现其中有不少问题，于是小白博主查阅资料，其中资料主要来源于知乎的一篇讨论《微信红包的随机算法是怎么样实现的》,这篇文章很好，里面的很多大神给出了不错的思路、算法、乃至代码。

算法

博主的博文主要针对其中的一个算法来实现，算法具体如下：

1.确定红包总额(M)、发放人数(n)，计算可分配金额(A),A = M - n * 0.01，若A < 0，则转至步骤②，否则进入步骤③；

2.输入有误，重新输入红包总额和发放人数，转至步骤①；

3.生成一个n个元素的数组money_rand[n]，其中每个元素随即为0 - 99之间,并计算出总和money_rand_total = money_rand[0] + money_rand[1] + ... money_rand[n -1]；

4.每个人红包抢到的钱数：money_get[i] = money_rand[i] / money_rand_total + 0.01；

实现前需要了解的问题

1.在Java中，对于小数的计算，如果位数较多，建议使用BigDecimal类来处理，至于原因，是Java语言在表示小数的时候存在误差，即0.1≠0.1的奇怪的现象，具体原因，这篇CSDN的文章解释的很好：java用double和float进行小数计算精度不准确。

2.由于是金钱敏感的程序，所以务必在完成程序后进行测试，确保不要出现金钱为负值或者0，或者总和超过发放金额的情况，博主已将本代码简单测试过了，基本没问题。

完整代码实现（Java）

import java.math.BigDecimal; import java.util.Random; public class WeChatMoney { private static final int DEF_DIV_SCALE=10; /** * @param args */ public static void main(String[] args) { double total_money = 100; int person_num = 10; double[] arr = new double[person_num]; arr = GetWechat(total_money, person_num); for(double it:arr){ System.out.println(it); } System.out.println("end"); } /** * 用户获得一个double型数组，数组大小为红包人数，数组元素值为每个人分配到总额的随即的值 * @param total_money 红包总额 * @param person_num 人数 * @return double型数组 */ private static double[] GetWechat(double total_money, int person_num) { double[] money_arr = new double[person_num]; //为了确保安全，先从金钱总额减去0.01 * 人数，以确保最低的人可以获得0.01元 double left_allocate_money = sub(total_money, person_num * 0.01); if(left_allocate_money < 0){ System.out.println("请重新输入红包金额和红包数量"); }else{ double already_all = 0; int random_num_total = 0; int[] random_rate_num = new int[person_num]; Random r = new Random(); /*用于初始化随机数数组：x1,x2,x3,x4,x5... 并计算出随机数组总和：random_num_total = x1+x2+x3+...+xn*/ for(int i = 0; i< person_num; i++){ random_rate_num[i] = r.nextInt(100); random_num_total += random_rate_num[i]; } for(int i = 0;i < person_num; i++){ /*若不是最后一个，则计算公式如下： money = rand(i) / (rand(1) + rand(2) + ... + rand(n)), （其中，保留两位小数采用乘100取整后，再除以100）若是最后一个，则那剩余金额 = 可分配金额减去已分配金额*/ if(i != person_num -1){ BigDecimal bg = new BigDecimal(div(mul(random_rate_num[i], left_allocate_money), random_num_total)); money_arr[i] = bg.setScale(2, BigDecimal.ROUND_FLOOR).doubleValue(); already_all = add(already_all, money_arr[i]); }else{ money_arr[i] = sub(left_allocate_money, already_all); } //最终加上0.01元，保证不会出现0元的情况 money_arr[i] = add(money_arr[i], 0.01); } } return money_arr; } //相加 public static double add(double d1,double d2){ BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1)); BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2)); return b1.add(b2).doubleValue(); } //相减 public static double sub(double d1,double d2){ BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1)); BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2)); return b1.subtract(b2).doubleValue(); } //相乘 public static double mul(double d1,double d2){ BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1)); BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2)); return b1.multiply(b2).doubleValue(); } //相除 public static double div(double d1,double d2){ return div(d1,d2,DEF_DIV_SCALE); } public static double div(double d1,double d2,int scale){ if(scale<0){ throw new IllegalArgumentException("The scale must be a positive integer or zero"); } BigDecimal b1=new BigDecimal(Double.toString(d1)); BigDecimal b2=new BigDecimal(Double.toString(d2)); return b1.divide(b2,scale,BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); } }

其中为了减少代码冗余，直接将BigDecimal的计算封装在函数内，本质上，从算法理解只有GetWechat(double, int)这个方法。