很多站长朋友们都不太清楚php随机抢红包算法，今天小编就来给大家整理php随机抢红包算法，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 微信红包的随机算法是怎样实现的？ 2、 怎么样通过微信随机生成红包金额算法php版 3、 抢红包算法（随机数） 4、 随机红包分配算法 5、 抢红包算法 6、 PHP微信红包拼手气算法与扫雷 微信红包的随机算法是怎样实现的？我们在一个20人的群中，自己发红包以及结合其他人发出红包的情况，整合成两轮的数据。每次金额设置都是20块并且有20个，第一轮是发了15次，第二轮是发了19次，总结成表格，然后为了避免突发的数据影响判断，我们将两轮数据杂糅从而生成了其他的三轮数据，一共是五轮数据。罗列如下表，高亮的数据为最佳手气。每一列的数据最早抢到红包的在最底端，越往上越晚抢。
从所有黄色的数值（最佳手气金额）可看出，所有最佳手气值都在平均值*2的前后附近（平均值=总金额/红包总个数，这里平均值=20/20=1），事实上确实如此，可通过微信红包分发算法得到验证，算法具体见后文
然后我们选取部分数据开始制作散点图。横轴为1-20，分别表示抢到红包的人的编号，随递增而越早。也就是20代表最早抢到的人。纵轴为金额。同样的形状颜色的点代表一次发红包，然后我们抓取部分数据显示为散点图，越密集代表该顺序位的用户得到的金额越稳定。散点图如下：
规律一：我们可以看到，所有红包大多数金额分布在0.5到1.5元之间，显示为图中方框所示，大部分点都分布在这个位置。然后是顺序位密集程度的对比，可以发现20、19，也就是最先抢到红包的人，小圆圈所示基本的点都集中在小范围，说明先抢红包的人得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。大圆圈所示的是极不稳定，飘忽的金额分布，表示越晚抢红包得到的金额会飘忽不稳，但同时，抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。
根据上面的分析，我们又写了一个过滤计数函数，针对金额的分段的红包个数进行统计：
比如2.0-2.5
得到如下金额分布：
折线图：
规律二：绝大多数的红包的金额都集中在1-1.5，也就是说20块钱发20个红包的金额分布集中在比平均数大一点点的附近，同时较大幅超过平均数金额的红包大大少于低于于平均数的红包数量。
那我们继续扩大数据的规模，将几轮数据的均值和标准差分别做成折线图：
综合上面各个折线图的情况，我们可以得到越早抢红包的标准差越小，越晚抢红包的标准差越大，但同时，由均值和总额可以看出来，越早抢红包的均值往往要更高，红包金额得到最佳手气概率也会相对较小，越晚抢红包的人则得到最佳手气等大手气的概率更大。
为了得到更为趋近规律的曲线和规律，我们决定将两轮真实数据合并起来，然后给出幂函数的趋近线（虚线），如下图：
由于均值受极值波动影响较大，所以我们去除一些因为偶然差产生的极端点（圆圈的点）从而发现是递增的趋势。
规律三：可以很明显的看到，均值是随着抢红包的越晚而缓慢递减，标准差值同时也往上递增，这个趋势结合之前的分析，我们猜想，即标准差越大说明，领取到最大的红包和最小红包的风险越大，也就是说越晚抢标准差越大，对于冒险主义者来讲是最好的，因为他有很大概率获得最大的金额，但也大概率获得最小的红包，风险与收益并存；均值越大，说明每次都拿到一个不大不小的红包，虽然获得最小和最大金额红包的概率很小，但起码不亏本，也就是说越早抢，均值越稳定，这比较适合不喜欢冒险的人。
验证预测结果：
21：24分发送预测结果到另一位同学微信：
随后开始发红包：
结果：
最佳手气为第8个人且金额为1.13
与预测结果一致，规律基本正确！
总结：
（1）最佳手气为1.13块，根据我们推导的预测公式=总额/红包总个数*2*随机数（0-2的double数）, 也就是说最佳手气在总额/红包总个数*2值的前后附近。这里我们判断在0.8-1.3之间，推断正确
（2)平均值为0.5元，0.5-0.8元的红包有3个，小于0.5的红包有6个，说明大于平均值的红包个数多于小于平均值的个数。与我们的第二点预测完全正确
(3)最佳手气位置：根据我们的散点图发现，最先抢到红包的人，得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。表示越晚抢红包得到的金额波动较大，但同时抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。所以我们推断，最佳手气位置在最后20%-30%之间。
微信红包随机分发算法c＋＋模拟：
基本思路：每次抢到一个红包金额等于：红包剩余金额/红包剩余个数*2*随机数（0-1的double型），如果计算的结果小于等于0.01，则取0.01值
主要代码：
double packages[50000];
double Luckiest_money=0;
void getPackage(int remainSize,double remainMoney){
srand((unsigned)time(NULL));
for(int i=0;i
怎么样通过微信随机生成红包金额算法php版php 有个函数叫 rand() 产生随机数，你去看看手册上的这个函数吧。
抢红包算法（随机数）红包剩余金额为 M
红包剩余数量为 N
这种算法就是每次都在区间[0,M/N×2] 随机取一个数。假设100元红包发10个人，那么合理的做法应该是每个人领到10元的概率相同。
这样推导下去，每个人领到相同金额的概率应该就是相同的了。
第一次生成随机数： k1=(0,sum/n*2) （左开右开区间内的随机数）
第二次生成随机数：k2 = (0,(sum-k1)/(n-1)*2)
第三次生成随机数：k3 = (0,(sum-k1-k2)/(n-2)*2)
第N次生成随机数：kn = sum-k1-...-kn-1
这个算法可以把总金额想象成一条线段，每个人都有机会切一刀，前面的人切剩下的后面的人再接着切，这样越是前面的人截取的长度（理解成领取到的红包金额）越大的概率就越大。
随机红包分配算法红包随机分配的入参，一般只有两个，总金额与抢红包的总人数。难点是要保证在最后一个人抢完之前，不能让剩余钱包为空。所以要控制单人抢到红包钱数的最大值与最小值，并让这个值在剩余钱数之下。
抢红包算法抢红包大家都知道，但发出一个固定金额的红包，由若干个人来抢，需要满足哪些规则？
下面实现了两种抢红包的方法：二倍均值法 和 线段切割法。
设剩余红包金额为M，剩余人数为N，那么有如下公式： 每次抢到的金额 = Random(0, M / N * 2) 。
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。
举个栗子：
假设有10个人，红包总额100元。
100 / 10 * 2 = 20，所以第一个人的随机范围是（0，20)，平均可以抢到 10 元。假设第一个人随机到 10 元，那么剩余金额是100 - 10 = 90 元。
90 / 9 * 2 = 20，所以第二个人的随机范围同样是（0，20 )，平均可以抢到 10 元。假设第二个人随机到10元，那么剩余金额是90-10 = 80 元。
80/8X2 = 20, 所以第三个人的随机范围同样是（0，20 )，平均可以抢到10元。
以此类推，除了最后一次，每一次随机范围的均值是相等的。
何谓线段切割法？我们可以把红包总金额想象成一条很长的线段，而每个人抢到的金额，则是这条主线段所拆分出的若干子线段。
如何确定每一条子线段的长度呢？由“切割点”来决定。当 N 个人一起抢红包的时候，就需要确定 N-1 个切割点。因此，我们需要做 N-1 次随机运算，以此确定 N-1 个切割点。随机的范围区间是（1， M）。
当所有切割点确定以后，子线段的长度也随之确定。这样每个人来抢红包的时候，只需要顺次领取与子线段长度等价的红包金额即可。
这就是线段切割法的思路。在这里需要注意以下两点：
参考 《漫画：如何实现抢红包算法？》
PHP微信红包拼手气算法与扫雷如下需求
需要将1元的红包，拆分成10个，每一个红包的金额均不相等，接受用户的输入 个数和金额，并且红包个数的最小金额，和最大金额不能大于输入金额。
由于微信红包的火热，一些红包爱好者就出现了红包扫雷的菠菜玩法，有群红包、H5游戏，可以是手气佳者、也可以是尾数符合者，玩法多种多样。
而一般脱离微信外的程序、游戏、网页、APP、都是差不多跟机器人在玩，前期让你赚钱，后期慢慢割你韭菜，和币圈合约是一个道理。
后期会持续更新和剖析扫雷红包机器人和其通过盈亏比例调节割韭菜等细节
关于php随机抢红包算法的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。
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