微信红包的随机算法是怎样实现的？

我在知乎上看到这样一个问题 微信红包的随机算法是怎样实现的?

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有人说腾讯大致是这样实现的：

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public static double getRandomMoney(LeftMoneyPackage _leftMoneyPackage) {     // remainSize 剩余的红包数量     // remainMoney 剩余的钱     if (_leftMoneyPackage.remainSize == 1) {         _leftMoneyPackage.remainSize--;         return (double) Math.round(_leftMoneyPackage.remainMoney * 100) / 100;     }     Random r     = new Random();     double min   = 0.01; //     double max   = _leftMoneyPackage.remainMoney / _leftMoneyPackage.remainSize * 2;     double money = r.nextDouble() * max;     money = money <= min ? 0.01: money;     money = Math.floor(money * 100) / 100;     _leftMoneyPackage.remainSize--;     _leftMoneyPackage.remainMoney -= money;     return money; }

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也有人做了正太分布、方差分析、回归分析、统计模拟等，图太长我就不贴了。

然而

• 所有答案都是“取时随机”，即设计“红包池”的概念，然后在抽取时随机取数。

• 所有答案都是“钱的随机”，即随机金额，然后return。

下面我们换个思路，现在我们把所有的钱换成1分的 硬币 ，把红包想象成 罐子 ，然后 撒币 。

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/**  * @param count 红包数  * @param money 总金额  * @return  */ public static Integer[] ranRedPac(Integer count, Integer money) {     Integer[] result = new Integer[count];     for (int i = 1; i <= money; i++) {         int n = new Random().nextInt(count);         result[n] = result[n] == null ? 1 : result[n] + 1;     }     return result; }  //测试 public static void main(String[] args) {     Arrays.asList(ranRedPac(10, 5000000)).forEach(i -> System.out.println(i));     System.out.println("sum: " + Arrays.asList(ranRedPac(10, 50)).stream().mapToInt(i -> i).sum()); }

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每分钱随机选择红包。

至于什么回归分析，统计模拟 统统用不上 。

本例中我们摒弃“抽取”、“随机金额”这样的传统概念，使钱拥有选择意识，执行“随机”行为，自然而然红包就有了随机金额的属性。

改变一下思路，别把简单问题复杂化。

我们在编码设计时，通常会考虑现实生活中的逻辑，并把对象抽象成类，行为抽象成方法。但是，我们偶尔也要考虑思维 反转 。

当然，我的代码有一定的弊端。

思维是最重要的。