java实现抽奖游戏_Java实现游戏抽奖算法
常用抽獎算法對比
基礎的游戲抽獎算法通常要求實現在指定獎品的集合中，每個獎品根據對對應概率進行抽取。個人了解的主要有以下幾中抽獎算法：
隨機數一一對應
算法思想
這種算法思想最為簡單。將n個獎品編號0 - N-1，其中各類獎品的概率通過其數量體現，最后程序產生0~n-1之間的隨機數便是抽中的獎品編號。例如：
蘋果手機概率1%，網站會員20%，折扣券20%，很遺憾59%。這樣，編號0是蘋果手機，1-20是會員，21-40是折扣券，41~100是 很遺憾。產生的隨機數落在那個區間，就代表那個獎品被抽中。
存在問題
1、總數N快速膨脹
概率通過數量來體現在各個獎品概率較大的情況下，總數n可以較小。但如果在精度很高的情況下，總數必須按比例成倍擴大。
例如，所有獎品概率都是10%，那么n只需要取10就可以。但是如果某個獎品概率是0.01%，按照這種算法，總數要擴大到100*100。
2、平衡性影響
在Java中，Math.random()方法本身基本可以保證大量測試的情況下避免高重復，且概率分布比較平均。但是需要注意的是，該方法默認返回0-1之間的數據。
在當前算法中，必須擴大指定倍數并且強制使用int進行類型轉換。在這樣的擴大和轉換過程中，必然會對數據精度進行修改，轉換后的數據也不能保證概率分布平均。
因此，該算法實際可能達不到預期的概率要求。
3、算法復雜度
數據準備階段，為每個獎品確定編號與獎品信息的關系集合需要O(n);
產生隨機數階段并轉換，O(1);
從集合中查找，不同的數據結構實現不同，最差需要O(n);
離散法
算法思想
(高中數學里幾何概形的思想)
將獎品集合的概率劃分區段放入數組中。概率區段通過該概率累計相加確定。利用隨機數產生隨機概率，加入數組并排序，該數據的下標，就是對應獎品集合中獎品的索引。例如，獎品的集合有X1,X2,X3,X4，對應概率為P1=0.2,P2=0.2,P3=0.3,P4=0.3。
那么，產生的概率區段數組為[0.2，0.4，0.7，1.0]。
0.2以下代表X1，0.2-0.4代表X2，0.4-0.7代表X3，0.7~1代表X4。
這樣，如果產生一個隨機概率為0.5，加入數組排序后，0.4~0.7之間，是X3相加所在的概率區間，返回index=2。
由于區間分布的確定是按照X集合順序的，所以該索引也正是X3在原集合中的索引。
特點
1、利用幾何概形，概率數組分布在0到1之間，不再需要擴大倍數和取整操作，基本可以保證概率平均分布，避免大量重復的情況
2、概率分配的排序過程，可以使用java默認的排序工具類，也可以自己實現。保證時間復雜度最小。
3、復雜度
準備階段，即對準備概率集合，進行歸一化等操作，假設樣本的概率個數為M個，則復雜度為O(m)。m遠小于方法一中的n，因為概率只有幾個，不會大量膨脹。
產生隨機數，O(1)
排序取下標，根據排序算法，O(logM)即可實現
取值，根據下標，O(1)；
Alias 算法
這種算法對數學要求比較高，沒有仔細研究。
感興趣的小伙伴可以自己研究一下和我分享
算法實現
獎品實體類
/**
* 抽獎獎品實體類
* @author irving
* @since 2017年7月23日 下午9:41:33
* @version MARK 0.0.1
*/
public class Gift {
private int id; //獎品Id
private String name; //獎品名稱
private double prob; //獲獎概率
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public double getProb() {
return prob;
}
public void setProb(double prob) {
this.prob = prob;
}
@Override
public String toString() {
return ToStringBuilder.reflectionToString(this, ToStringStyle.JSON_STYLE);
}
}
抽獎實現工具類
/**
* 抽獎工具類
* 整體思想：
* 獎品集合 + 概率比例集合
* 將獎品按集合中順序概率計算成所占比例區間，放入比例集合。并產生一個隨機數加入其中，排序。
* 排序后，隨機數落在哪個區間，就表示那個區間的獎品被抽中。
* 返回的隨機數在集合中的索引，該索引就是獎品集合中的索引。
* 比例區間的計算通過概率相加獲得。
* @author irving
* @since 2017年7月23日 下午9:48:23
* @version MARK 0.0.1
*/
package com.xxx.xxx.xxx.service;
import java.util.*;
/**
* 抽獎工具類
* @Author yuanyicheng
* @Date 7:14 上午 2020/9/9
*/
public class DrawUtil {
public static Gift draw(List gifts) {
if (null == gifts || gifts.size() == 0) {
return null;
}
gifts.sort((o1, o2) -> (o1.prob - o2.prob) > 0 ? 1 : -1);
List probLists = new ArrayList<>(gifts.size());
Double sumProb = 0D;
for (Gift gift : gifts) {
sumProb += gift.getProb();
}
if (sumProb <= 0) {
return null;
}
// 歸一化概率端點
Double rate = 0D;
for (Gift gift : gifts) {
rate += gift.getProb();
probLists.add(rate / sumProb);
}
double random = Math.random();
probLists.add(random);
Collections.sort(probLists);
int index = probLists.indexOf(random);
if (index >= 0) {
return gifts.get(index);
}
return null;
}
public static void main(String[] args) {
List gifts = new ArrayList<>();
Gift nothing = new Gift("謝謝惠顧", 0.5D);
Gift vip = new Gift("XX會員1個月", 0.4D);
Gift phone = new Gift("手機", 0.1D);
gifts.add(nothing);
gifts.add(phone);
gifts.add(vip);
// 抽獎
// Gift g = draw(gifts);
// 以下是測試統計
Map countMap = new HashMap<>();
for (Gift gift: gifts) {
countMap.put(gift.getName(), 0);
}
countMap.put("null", 0);
for (int i=0; i<1000; i++) {
// 抽一個
Gift gift = draw(gifts);
String name = "null";
if (null != gift) {
name = gift.getName();
}
int count = countMap.get(name);
countMap.put(name, ++count);
}
for (Map.Entry entry : countMap.entrySet()) {
System.out.println("抽到"+entry.getKey()+", "+entry.getValue()+"次");
}
}
}
/**
* 獎品類
*/
class Gift {
String name;
Double prob;
public Gift(String name, Double prob) {
this.name = name;
this.prob = prob;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Double getProb() {
return prob;
}
public void setProb(Double prob) {
this.prob = prob;
}
}
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的java实现抽奖游戏_Java实现游戏抽奖算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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