Java实现游戏抽奖算法

常用抽奖算法对比

基础的游戏抽奖算法通常要求实现在指定奖品的集合中，每个奖品根据对对应概率进行抽取。个人了解的主要有以下几中抽奖算法：

随机数一一对应

算法思想

这种算法思想最为简单。将n个奖品编号0 - N-1，其中各类奖品的概率通过其数量体现，最后程序产生0~n-1之间的随机数便是抽中的奖品编号。例如：

苹果手机概率1%，网站会员20%，折扣券20%，很遗憾59%。这样，编号0是苹果手机，1-20是会员，21-40是折扣券，41~100是 很遗憾。产生的随机数落在那个区间，就代表那个奖品被抽中。

存在问题

1、总数N快速膨胀

概率通过数量来体现在各个奖品概率较大的情况下，总数n可以较小。但如果在精度很高的情况下，总数必须按比例成倍扩大。
例如，所有奖品概率都是10%，那么n只需要取10就可以。但是如果某个奖品概率是0.01%，按照这种算法，总数要扩大到100*100。

2、平衡性影响

在Java中，Math.random()方法本身基本可以保证大量测试的情况下避免高重复，且概率分布比较平均。但是需要注意的是，该方法默认返回0-1之间的数据。

在当前算法中，必须扩大指定倍数并且强制使用int进行类型转换。在这样的扩大和转换过程中，必然会对数据精度进行修改，转换后的数据也不能保证概率分布平均。

因此，该算法实际可能达不到预期的概率要求。

3、算法复杂度

数据准备阶段，为每个奖品确定编号与奖品信息的关系集合需要O(n);
产生随机数阶段并转换，O(1);
从集合中查找，不同的数据结构实现不同，最差需要O(n);

离散法

算法思想

（高中数学里几何概形的思想）
将奖品集合的概率划分区段放入数组中。概率区段通过该概率累计相加确定。利用随机数产生随机概率，加入数组并排序，该数据的下标，就是对应奖品集合中奖品的索引。例如，奖品的集合有X1,X2,X3,X4，对应概率为P1=0.2,P2=0.2,P3=0.3,P4=0.3。
那么，产生的概率区段数组为[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。
这样，如果产生一个随机概率为0.5，加入数组排序后，0.4~0.7之间，是X3相加所在的概率区间，返回index=2。
由于区间分布的确定是按照X集合顺序的，所以该索引也正是X3在原集合中的索引。

特点

1、利用几何概形，概率数组分布在0到1之间，不再需要扩大倍数和取整操作，基本可以保证概率平均分布，避免大量重复的情况
2、概率分配的排序过程，可以使用java默认的排序工具类，也可以自己实现。保证时间复杂度最小。
3、复杂度
准备阶段，即对准备概率集合，进行归一化等操作，假设样本的概率个数为M个，则复杂度为O(m)。m远小于方法一中的n，因为概率只有几个，不会大量膨胀。
产生随机数，O(1)
排序取下标，根据排序算法，O(logM)即可实现
取值，根据下标，O(1)；

Alias 算法

这种算法对数学要求比较高，没有仔细研究。
感兴趣的小伙伴可以自己研究一下和我分享

算法实现

奖品实体类

/**
 * 抽奖奖品实体类
 * @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; //奖品Id
 private String name; //奖品名称
 private double prob; //获奖概率
 
 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);
 }
}

抽奖实现工具类

/**
 * 抽奖工具类

 * 整体思想：
 * 奖品集合 + 概率比例集合
 * 将奖品按集合中顺序概率计算成所占比例区间，放入比例集合。并产生一个随机数加入其中，排序。

 * 排序后，随机数落在哪个区间，就表示那个区间的奖品被抽中。

 * 返回的随机数在集合中的索引，该索引就是奖品集合中的索引。

 * 比例区间的计算通过概率相加获得。
 * @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.*;

/**
 * 抽奖工具类
 * @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;
  }

  // 归一化概率端点
  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("谢谢惠顾", 0.5D);
  Gift vip = new Gift("XX会员1个月", 0.4D);
  Gift phone = new Gift("手机", 0.1D);

  gifts.add(nothing);
  gifts.add(phone);
  gifts.add(vip);

  // 抽奖
//  Gift g = draw(gifts);

  // 以下是测试统计
  Map countMap = new HashMap<>();
  for (Gift gift: gifts) {
   countMap.put(gift.getName(), 0);
  }
  countMap.put("null", 0);
  for (int i=0; i<1000; i++) {
   // 抽一个
   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");

  }
 }
}

/**
 * 奖品类
 */
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内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。