Java 实现自定义概率性配置并随机抽取算法

不念不忘少年蓝@ 2024-03-25 20:06 36阅读 0赞

### **Java 实现自定义概率性配置并随机抽取算法** ###

最近在做一个奖品抽取的活动，可以自定义配置每个奖品的中奖概率，奖品的抽奖数和概率都可以动态配置的。比如说配置电脑0%，手机10%，ipad 5%,谢谢惠顾60%，1元优惠券25%这种配置。话不多说且看实现。

### **实现思路** ###

1、首先构造一个概率实体类。为了通用性使用，我们可以使用泛型做实际的抽奖实物。

代码如下

@Data
    @Accessors(chain = true)
    public class ProbabilityEntity<T> {
        private T entity;//实体
        private Integer id; // id 区别实体的id，每个实体保证唯一
        private Double ProbabilityValue;//概率值,0.1-100---》0.1%--100%
    }

2、通过读取配置构造出概率实体列表，然后就可以抽奖了，抽奖算法思路分为以下

*a.公平性检测*

*b. 基数建立*

*c. 基数分区*

*d.随机抽取*

*e. 返回结果*

代码如下

public class MyAlgorithmUtil {
        private MyAlgorithmUtil() {
        }
    
        /**
         * 概率性抽奖
         * @param probabilityEntityList  概率配置列表
         * @param defaultValue 不符条件返回的默认结果
         * @param <T> 抽奖的实体
         * @return
         */
        public static <T> ProbabilityEntity<T> probabilityLottery(List<ProbabilityEntity<T>> probabilityEntityList,ProbabilityEntity<T> defaultValue) {
            // 公平性检测
            if (probabilityEntityList.stream().mapToDouble(e -> e.getProbabilityValue()).summaryStatistics().getSum() != 100.00) {
                System.out.println("概率总共不为1，公平性有偏差");
            }
    
            // 基数建立
            Map<Integer, Integer> numbers = new HashMap<>();
            for (ProbabilityEntity entity : probabilityEntityList) {
                numbers.put(entity.getId(), (int) (entity.getProbabilityValue() * 10.0));
            }
    
            // 基数分区
            int idxStart = 0;
            int idxEnd = 0;
            List<Integer> nums = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                nums.add(i);
            }
            Map<Integer, List<Integer>> numParts = new HashMap<>();
            for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : numbers.entrySet()) {
                idxEnd = idxStart + entry.getValue();
                if (idxEnd >= 1000) {
                    idxEnd = 1000;
                }
                if (entry.getValue() > 0) {
                    numParts.put(entry.getKey(), nums.subList(idxStart, idxEnd));
                }
                idxStart = idxEnd;
            }
    
            // 随机抽取
            Random random = new Random();
            int r = random.nextInt(1000);
            // 基础概率数
            for (Map.Entry<Integer, List<Integer>> entry : numParts.entrySet()) {
                List<Integer> value = entry.getValue();
                if (value.contains(r)) {
                    List<ProbabilityEntity> entities = probabilityEntityList.stream().filter(e -> e.getId().equals(entry.getKey())).collect(Collectors.toList());
                    if (entities != null && entities.size() > 0) {
                        return entities.get(0);
                    }
                }
            }
            return defaultValue;
        }
    }

### **测试结果** ###

public static void main(String[] args) {
            List<ProbabilityEntity<String>> probabilityEntities = new ArrayList<>();
            // 电脑0%，手机10%，ipad 5%,谢谢惠顾60%，1元优惠券25%
            probabilityEntities.add(new ProbabilityEntity<String>().setProbabilityValue(0.0).setId(1).setEntity("电脑"));
            probabilityEntities.add(new ProbabilityEntity<String>().setProbabilityValue(10.0).setId(2).setEntity("手机"));
            probabilityEntities.add(new ProbabilityEntity<String>().setProbabilityValue(5.0).setId(3).setEntity("ipad"));
            probabilityEntities.add(new ProbabilityEntity<String>().setProbabilityValue(60.0).setId(4).setEntity("谢谢惠顾"));
            probabilityEntities.add(new ProbabilityEntity<String>().setProbabilityValue(25.0).setId(5).setEntity("1元优惠券"));
    
            ProbabilityEntity<String> defaultThanks = new ProbabilityEntity<String>().setEntity("谢谢惠顾")
            .setId(4).setProbabilityValue(0.0);
            ProbabilityEntity<String> entity = MyAlgorithmUtil.probabilityLottery(probabilityEntities,defaultThanks);
            System.out.println("**********-----中奖结果---***********");
            System.out.println("恭喜你抽中了 "+entity.getEntity());
        }

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