本文实例讲述了PHP实现的随机红包算法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 一、整体设计 算法有很多种, 可以自行选择, 主要的"架构" 是这样的, 用redis decr()命令去限流, 用mysql去记录各种需要的数据 二、红包算法 简便起见...: (剩余金额/剩余红包数)*3; 但是要求每次最少发2个红包 第三种, 线段法, 随机生成几个数字, 将一个直线分成几段, 每段的长度(这个波动比较大, 不是很平均, 如果限制了每个红包的大小, 会比较麻烦...剩余人数*1个豆; 去掉这些必须剩余的豆数后, 以剩下的豆数的平均值为最大值进行随机生成本次豆数 PS：这里再为大家提供两款功能类似的在线工具供大家参考： 在线随机数字/字符串生成工具： 在线随机字符.../随机密码生成工具： 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
2.参考微信群红包算法 本质上，这和微信群红包没什么区别，发出一个固定总金额的红包，指定红包数量，那么随机分配红包金额时需要满足哪些规则？...微信群红包金额分配算法是这样的： 每次抢红包直接随机，随机的范围是[1, 剩余红包金额均值的两倍]，单位分 这个公式，保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。...红包金额随机分配算法不是一个标准算法，而是产品逻辑。...如果你是产品同学，你完全可以搞一个你想要的随机分配算法，比如随机范围严格在 [min, max] 之间，或者像微信群红包那样，每次抢红包时，max 是动态变化的。...3.一个可用的随机算法 此次年会产品同学开始跟我说需要像微信群红包那样的随机分配红包金额，但是仔细研究了微信群红包的算法，才发现产品同学想要的效果和微信群红包并不同，她想要的是红包金额严格随机范围在 [
最近看了一篇文章，讲微信红包随机算法的。感觉很不错，所以自己实现了下，并进行了简单测试。 算法 算法很简单，不是提前算好，而是抢红包时计算： 红包里的金额怎么算？...为什么出现各个红包金额相差很大？ 答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。...实现 实现上述算法的逻辑主要是： package com.paic.elis.test; import java.util.Random; public class weixin_money
genRandList(10000, 300, 1, 200, 0.95f) 图片.png 图片.png // 共10000随机分成500份，最小值为1，最大值为200。...为什么出现各个红包金额相差很大？ 3. 答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。...注意：这里的算法是每被抢一个后，剩下的会再次执行上面的这样的算法（Tim老师也觉得上述算法太复杂，不知基于什么样的考虑）。...这样算下去，会超过最开始的全部金额，因此到了最后面如果不够这么算，那么会采取如下算法：保证剩余用户能拿到最低1分钱即可。...答：没有队列，一个红包一条数据，数据上有一个计数器字段。 10.有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？ 答：不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。 11.拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？
前言 ---- 在公司的一个项目中有红包抽奖活动，其中有拼手气红包。 在网上找了别人封装的红包分配算法，但是都存在问题，索性就自己手写了一个 2....PHP 拼手气红包分配算法 ---- /** * 拼手气红包分配算法 * * @param $money 金额 * @param $count 数量 */ function redAlgorithm($...money, $count) { // 参数校验 if ($count * 0.01 > $money) { throw new \Exception("单个红包不能低于0.01元"); } // 存放随机红包...$safeMoney : bcdiv($safeMoney, ($count - $i), 2); // 随机红包 $rand = $avg > 0.01 ?...> 0) { // 随机抽取分配好的红包，将剩余金额分配进去 $keys = array_rand($redpack, $surplus * 100); // array_rand 第二个参数为 1
本文根据有限的资料，分享了微信红包随机算法实现中的一些技术要点，并整理了两种比较靠谱的红包算法实现思路（含可运行的实现代码），希望能给你的红包算法开发带来启发。...4、微信红包算法模拟实现1（含代码） 根据上一节的微信红包随机算法技术要点资料，实现了一个算法，以下供参考。...（注：本节内容引用自《微信红包随机算法初探》一文） 4.1、算法约定 算法很简单，跟微信的算法一样，不是提前算好，而是抢红包时计算。 即：金额随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。...5、微信红包算法模拟实现2（含代码） 我对随机算法很感兴趣，正巧最近研究的方向有点偏随机数这块，所以也自己实现了一下微信的红包分发算法（算法要点参考的是本文第三节内容）。...6、参考资料 [1] 微信红包随机算法初探 [2] 微信红包算法的分析 [3] 微信红包的架构设计简介 [4] 微信红包的随机算法是怎样实现的？
genRandList(10000, 300, 1, 200, 0.95f) // 共10000随机分成500份，最小值为1，最大值为200。...为什么出现各个红包金额相差很大？ 3. 答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。...注意：这里的算法是每被抢一个后，剩下的会再次执行上面的这样的算法（Tim老师也觉得上述算法太复杂，不知基于什么样的考虑）。...这样算下去，会超过最开始的全部金额，因此到了最后面如果不够这么算，那么会采取如下算法：保证剩余用户能拿到最低1分钱即可。...答：没有队列，一个红包一条数据，数据上有一个计数器字段。 10.有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？ 答：不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。 11.拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？
public class RedPacket { /** * 生成红包最小值 1分 */ private static final int MIN_MONEY =...1; /** * 生成红包最大值 200人民币 */ private static final int MAX_MONEY = 200 * 100; /*...("请调大最小红包金额 MAX_MONEY=[" + MAX_MONEY + "]"); return moneys ; } //计算出最大红包...MAX_MONEY : max; for (int i = 0; i < count; i++) { //随机获取红包 int redPacket...totalMoney : maxMoney; //在 minMoney到maxMoney 生成一个随机红包 int redPacket = (int) (Math.random
本文介绍了PHP实现微信红包金额拆分试玩的算法示例，分享给大家，有兴趣的可以看一下： <?...php // 新年红包金额拆分试玩 class CBonus { public $bonus;//红包 public $bonus_num;//红包个数 public $bonus_money...2));//剩余金额不够分时,把剩余金额的一半作为备用金 } $bonus_money_rad = $this->randomFloat(0.01, $money_single_max);//一个红包随机金额...> 演示结果： 红包1=12.36 红包2=24.37 红包3=42.71 红包4=36.92 红包5=25.84 红包6=23.17 红包7=15.92 红包8=1.35 红包9=7.75 红包10=...9.6/ /1 红包总金额:200 红包1=24.59 红包2=17.66 红包3=29.67 红包4=32.34 红包5=12.67 红包6=37.15 红包7=17.41 红包8=15.23 红包
过年很多人会发微信的红包，但是为毛很多人说自己得不到最佳，因此作者写了一个微信红包发送的算法。...首先科普一下，微信红包的 规则 为： 红包金额的区间为 0.01 - 平均值的2倍 该规则为 微信团队公布的算法 ，读者可自行上网查找相关信息。...这也就是说，假设给10个人发送100元的红包，那么： 第一个人得到金额的区间为[0.01,20] 假设 前三个人 领到的红包为50元，那么此时红包还剩下 7个人 没有领取红包，红包还剩下 50元 ，那么下一个人可以得到的最大金额为...： (100-50)/(10-3)*2=14.29 第四个人得到的金额的区间为[0.01,14.29] 以此类推，最终可以将红包领完，python的代码为： # 领红包的主要程序 def distribute...else: print("输入的不是整数，请重新输入...") ---- 微信红包群的还有如下规则： 微信群 最多人数 默认500 微信红包 最大金额 为200元 因此，作者加入多进程后
小编邀请您，先思考： 1 随机森林算法的原理？ 2 随机森林算法的应用？ 前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。...1.2 随机决策树 我们知道随机森林是将其他的模型进行聚合， 但具体是哪种模型呢？从其名称也可以看出，随机森林聚合的是分类（或回归） 树。...1.3 随机森林 引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的，大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。...而如果我们使用随机森林算法，它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 ? ? 当然，你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。...不管怎么样，这说明了随机森林并不限于线性问题。 1 使用方法 3.1 特征选择 随机森林的一个最好用例是特征选择。
小编邀请您，先思考： 1 随机梯度下降算法怎么理解？ 2 随机梯度下降算法有哪些变体？ 随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。...那么为什么叫随机梯度下降算法呢？这里的随机是指每次迭代过程中，样本都要被随机打乱，这个也很容易理解，打乱是有效减小样本之间造成的参数更新抵消问题。...下面我来介绍七种常见的随机梯度下降算法。...算法一：最基本的随机梯度下降算法 在最基本的随机梯度下降算法中，参数每一步通过减去它的梯度来更新的，通常需要首先打乱训练样本，然后将它们划分为一定数量的mini-batch，如果mini-batch的数量为...将训练样本随机打乱会避免参数更新的抵消，对于大规模的机器学习任务，随机梯度下降算法表现的性能可观。 算法二：动量法 如果参数的初始值和学习率没有设置恰当，算法一在实践中不能表现出较好的性能。
/*红包处理过程中出现0.00以后的尾数处理办法。 先获取List数据可由red(int number, double total, double min) 获取。...获取后用red_all_count(List red_all_count)可以获取总金额，进行一个对比，红包数少误差小，生成的红包数越多，误差可能越大。...// 红包总额 double money; // 最小红包 double max; int i = 1; List list = new ArrayList<Double...,后面剩下的红包,每个红包也不会小于最小值 max = total - min * (number - i); int k = (int) (number - i) / 2; // 保证最后两个人拿的红包不超出剩余红包...if (number - i <= 2) { k = number - i; } // 最大的红包限定的平均线上下 max = max / k; // 保证每个红包大于最小值,
本文将详细介绍，一个红包从诞生到过期的整个流程，并且通过代码案例实践讲解，而且重点会分析讲解红包的拆分算法。...拆红包算法：拆红包算法其实有很多，但是比较合理的可以采用二倍均值算法代码实现二倍均值算法实现拆红包二倍均值，字面也是是红包平均金额的两倍，为了保证随机，取随机区间，最大值为平均金额的两倍，所以最后公式如下...接下来模拟不-1的情况下，假设100块分5个红包，每次随机数都取最大值，那么有如下情况：红包useMoneyavgMoney每次随机数最大本次红包金额1020 * 2new Random().nextInt...，有可能每次获得随机数都是最大值，那么到最后有可能剩余的红包只能为 0。...抢红包的核心思想是将红包金额和数量进行随机分配，以实现公平、随机的抢红包效果。解密过程包括生成红包、抢红包、确认抢红包和查看红包等步骤。然后通过随机生成红包金额，实现了红包的发放和抢红包的功能。
10,'b'=>20,'c'=>50) * @return string key 键名 */ function roll($weight ...
注意 （1）文中4.6.3的随机快排算法的链接在这里生成随机数(关于快速排序) （2）第一份代码中return randSelect(A, p + 1, right, K-M)为什么是K-M？...（3）更正：第二份代码中p的定义最后少加一个括号，即...left)); 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《简单随机算法》 本文链接：https://wnag.com.cn/
这是我从第一堂课中学到的东西，这是一个1小时17分钟的视频，介绍了随机森林。 课的主题是随机森林，杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。...随机森林 ? 我听说过“随机森林”这个词，我知道它是现有的机器学习技术之一，但是老实说，我从来没有想过要去了解它。我一直热衷于更多地了解深度学习技术。 从这次演讲中，我了解到随机森林确实很棒。...这意味着你可以使用随机森林来预测股票价格以及对给定的医疗数据样本进行分类。 一般来说，随机森林模型不会过拟合，即使它会，它也很容易阻止过拟合。 对于随机森林模型，不需要单独的验证集。...随机森林只有一些统计假设。它也不假设你的数据是正态分布的，也不假设这些关系是线性的。 它只需要很少的特征工程。 因此，如果你是机器学习的新手，它可以是一个很好的起点。
Bagging 框架 Bagging框架，即 Bootstrap Aggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。...Bagging 算法通过对原始数据集进行有放回的抽样，生成多个不同的数据子集，然后分别在这些子集上训练模型。最后，通过对这些模型的预测结果进行投票（分类问题）或求平均（回归问题），得到最终的预测。...随机森林 随机森林是基于 Bagging 思想实现的一种集成学习算法，它采用决策树模型作为每一个基学习器。...单个决策树在产生样本集和确定特征后，使用CART算法计算，不剪枝。 随机森林中有两个可控制参数：森林中树的数量、抽取的属性值m的大小。...随机森林适用于各种类型的数据，包括数值型和类别型特征，并且可以处理缺失值和异常值。 随机森林算法在多个机器学习库中都有实现，包括scikit-learn、XGBoost、LightGBM等。
随机森林是一种灵活，易于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，也能在大多数情况下产生出色的结果。它也是最常用的算法之一，因为它简单，并且可以用于分类和回归任务。...在这篇文章中，您将学习随机森林算法如何工作以及其他几个重要的事情。...因此，在随机森林中，用于分割节点的算法仅考虑特征的随机子集。您甚至可以通过为每个特征使用随机阈值而不是搜索最佳可能阈值（如正常决策树那样）来使树更随机。...然后他选择了对他最推荐的地方，这是典型的随机森林算法方法。 特征重要性： 随机森林算法的另一个高质量是，很容易测量每个特征对预测的相对重要性。...随机森林的主要局限在于大量决策树可以使算法减慢并且对实时预测无效。一般来说，这些算法训练速度很快，但一旦训练完成预测就很慢。更准确的预测需要更多的树，这导致更慢的模型。
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