【算法】随机算法和双随机的实现思路

前言

在产品需求中，比如抽奖，配对，会用到随机的概念 ，对应到功能实现中，也就是对应的随机算法。

单随机

需求

比如做一个简单的抽奖轮盘，每次抽奖，随机出一个结果，由前端展示抽奖结果。

每个奖项都有对应的中奖概率，比如

一等奖 1% 1名
二等奖 10% 3名
三等奖 50 % 5名
参与奖 剩余情况 若干名

因为针对的是每次中奖的概率，所以所有的选项加在一起并不等于1.

思路

最低中奖概率为1%，那么如果我们把抽奖的种子范围设置成1-100,也就是说，当随机到的值为1的时候，才会中一等奖，当然，我更倾向于扩大10倍，把随机范围设置成1-1000.

具体的实现思路如下：

Created with Raphaël 2.1.0 Start 在范围内生成随机数 落在对应的奖项上 还有对应中奖名额? 分配奖项 End 分配到下一级奖项 yes no

双随机

和上面的随机不一样的是，双随机会随机生成一个随机池，保证每次取到的值的随机性。

具体步骤如下

1.生成一个数组，元素从1 到1000，总共1000个元素
2.打乱数组
3.随机生成一个值，作为数组的key进行取值
4.取到的值为本次随机产生的随机数

这样随机能双层保证随机，比单随机更好进行控制

总结

由于每个产品的需求不同，最终的实现代码总会有差别，但是基础的随机算法还是一样的。

第一次使用markdown做流程图呢，感觉不错~