この記事の例では、参照のためにJava宝くじアルゴリズムを共有しています。特定のコンテンツは次のとおりです
1。アルゴリズム分析
賞品は、確率に応じて間隔に分割されます。各間隔は賞品を表し、その後、乱数が描画され、間隔が逆チェックされます。
2。コード
コアアルゴリズム
public class arithmetic {//拡大private private static final int mulriple = 1000000; public int pay（list <price> pricings）{int lastScope = 0; //シャッフル、賞の注文コレクションを破壊します。シャッフル（賞）; map <integer、int [] >> pricecopes = new hashmap <integer、int []>（）; map <integer、integer> pricingquantity = new hashmap <integer、integer>（）; for（賞金：賞品）{int prish = price.getPrizeId（）; //パーティションインターバルint currentscope = lastScope + price.getProbability（）。倍数（new bigdecimal（mulriple））。intvalue（）; PriceCopes.put（aditid、new int [] {lastScope + 1、currentscope}）; PriceQuantity.put（adivid、price.getQuantity（））; lastScope = currentscope; } // 1-1000000の間の乱数を取得しますint luckynumber = new Random（）。nextint（mulriple）; int lucyprizeid = 0; //乱数が配置されている間隔を見つけます（（null！= pricecopes）&&！prizescopes.isempty（））{set <entry <integer、int [] >> entrycopes.entryset（）; for（map.entry <integer、int []> m：entersets）{int key = m.getkey（）; if（luckynumber> = m.getValue（）[0] && luckynumber <= m.getValue（）[1] && pricequantity.get（key）> 0）{luckyprizeid = key;壊す; }}} if（LuckyPrizeId> 0）{//賞品在庫を1つだけ削減} return luckyprizeid; }}賞金
パブリッククラス賞{ / ***賞のユニークなラベル* /プライベート整数賞。 / ***勝つ確率*/プライベートビッグデキマル確率。 / ***賞品の数*/民間整数数。 public Integer getPrizeId（）{return aditid; } public void setPrizeId（integer adividid）{this.prizeid = ridivid; } public bigdecimal getProbability（）{return確率; } public void setProbability（bigdecimal確率）{this.probability =確率; } public Integer getQuantity（）{return Quantion; } public void setquantity（整数数）{this.quantity = Quanty; }} 3。テスト
賞品1確率：5％
賞品2確率：10％
賞品3確率：15％
賞品4確率：20％
賞品5確率：50％
public class test {public static void main（string [] args）{list <prite> pricings = new arraylist <abition>（）;賞品ride1 = new Prize（）; Price1.SetPrizeID（1）; Price1.SetProbability（新しいBigDecimal（0.05））; Price1.setquantity（1）; Price.Add（Prize1）;賞品ride2 = new Prize（）; Price2.setPrizeID（2）; Price2.SetProbability（新しいBigDecimal（0.10））; Price2.setquantity（10）; Price.Add（Prize2）;賞品ride3 = new Prize（）; Price3.SetPrizeID（3）; Price3.SetProbability（新しいBigDecimal（0.15））; Price3.setquantity（20）; Price.Add（賞）;賞品価格4 =新しい賞（）; Price4.setPrizeID（4）; Price4.SetProbability（新しいBigDecimal（0.20））;価格4.setquantity（50）; Price.Add（Prize4）;賞品rist5 = new Prize（）; Price5.setPrizeID（5）; Price5.SetProbability（新しいBigDecimal（0.50））; Price5.setquantity（200）; Price.Add（賞5）; int price1gettimes = 0; int price2gettimes = 0; int price3gettimes = 0; int price4getTimes = 0; int price5gettimes = 0; int price5gettimes = 0;算術算術= new arithmetic（）; int times = 1000; for（int i = 0; i <times; i ++）{int fideid = arithmetic.pay（prizes）; switch（adividid）{case 1：price1gettimes ++;壊す;ケース2：Price2GetTimes ++;壊す;ケース3：Price3GetTimes ++;壊す;ケース4：Price4GetTimes ++;壊す;ケース5：Price5GetTimes ++;壊す; }} system.out.println（ "宝くじ数" + times）; System.out.println（ "aftion1 wins" + aprive1gettimes）; System.out.println（ "aprid2 wins" + aprive2gettimes）; System.out.println（ "aftion3 wins" + ride3gettimes）; System.out.println（ "aftion4 wins" + aprive4gettimes）; System.out.println（ "aftion5 wins" + aprive5gettimes）; }}結果：
1000個の抽出により、アルゴリズムの精度がまだ非常に高いことがわかります。
上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。