Java開發(fā)游戲抽獎算法主要有隨機數(shù)一一對應(yīng)、離散法Alias算法等。
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1、隨機數(shù)算法原理:
將n個獎品編號0~n-1,其中各類獎品的概率通過其數(shù)量體現(xiàn),最后程序產(chǎn)生0~n-1之間的隨機數(shù)便是抽中的獎品編號。
例如:蘋果手機概率1%,網(wǎng)站會員20%,折扣券20%,很遺憾59%。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(chǎn)生的隨機數(shù)落在哪個區(qū)間就代表那個獎品被抽中。
2、隨機數(shù)存在問題
a總數(shù)N快速膨脹
概率通過數(shù)量來體現(xiàn)在各個獎品概率較大的情況下,總數(shù)n可以較小。但如果在精度很高的情況下,總數(shù)必須按比例成倍擴大。
b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(fù),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(shù)據(jù)。在當(dāng)前算法中,必須擴大指定倍數(shù)并且強制使用int進行類型轉(zhuǎn)換。在這樣的擴大和轉(zhuǎn)換過程中,必然會對數(shù)據(jù)精度進行修改,轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)也不能保證概率分布平均。該算法實際可能達不到預(yù)期的概率要求。
c算法復(fù)雜度
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段,為每個獎品確定編號與獎品信息的關(guān)系集合需要O(n);產(chǎn)生隨機數(shù)階段并轉(zhuǎn)換,O(1);從集合中查找,不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)不同,最差需要O(n);
二、離散法
1、離散法算法原理高數(shù)幾何概形的思想
將獎品集合的概率劃分區(qū)段放入數(shù)組中。概率區(qū)段通過該概率累計相加確定。利用隨機數(shù)產(chǎn)生隨機概率,加入數(shù)組并排序,該數(shù)據(jù)的下標(biāo),就是對應(yīng)獎品集合中獎品的索引。例如,獎品的集合有X1,X2,X3,X4,對應(yīng)概率為P1=0.2,P2=0.2,P3=0.3,P4=0.3。
那么,產(chǎn)生的概率區(qū)段數(shù)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(chǎn)生一個隨機概率為0.5,加入數(shù)組排序后,0.4~0.7之間,是X3相加所在的概率區(qū)間,返回index=2。
由于區(qū)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。
2、離散法特點
利用幾何概形,概率數(shù)組分布在0到1之間,不再需要擴大倍數(shù)和取整操作,基本可以保證概率平均分布,避免大量重復(fù)的情況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(xiàn)。保證時間復(fù)雜度最小。
3、離散法復(fù)雜度
準(zhǔn)備階段,O(m)。m遠小于n,因為概率只有幾個,不會大量膨脹。
產(chǎn)生隨機數(shù),O(1)
排序取下標(biāo),根據(jù)排序算法,O(logn)即可實現(xiàn)
取值,根據(jù)下標(biāo),O(1);
三、Alias算法
Alias算法解決隨機類型概率問題,對于開發(fā)抽獎活動的任務(wù)來說,獎品一般放置在數(shù)據(jù)庫中,而概率分為一下兩種:
1、所有獎項的概率和為1,也就是說本次活動所有參與人員都會中獎,中獎的等級隨獎品的概率而定;
2、所有的獎項的概率和小于1,也就是說存在未中獎的情況,其實這種情況也可以歸結(jié)為第一種,將剩余的概率歸到未中獎事件上,然后再將未中獎看做一個獎項,這種情況就和第一種相似。
以上就是關(guān)于Java開發(fā)游戲抽獎算法隨機數(shù)、離散法、Alias算法的介紹,希望對您有所幫助。
當(dāng)前標(biāo)題:Java實現(xiàn)游戲抽獎的算法-創(chuàng)新互聯(lián)
URL鏈接:http://muchs.cn/article32/pgepc.html
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