做項目的有時會弄個活動什么的,來讓用戶參加,既吸引用戶注冊,又提高網站的用戶活躍度。同時參加的用戶會獲得一定的獎品,有100%中獎的,也有按一定概率中獎的,大的比如中個ipad,小的中個Q幣。那么我們在程序里必然會設計到算法,即按照一定的概率讓用戶獲得獎品。
其實發這篇博感覺并沒有什么用,太簡單了,會的人不屑看,不會的人自已動動腦子也想到了。但是看著自已的博客已經這么久沒更,真心疼~。粗略算下一篇只有代碼的水文,會占用OSC至少十幾KB的數據庫空間呢,但是,一想到亂彈里的然并卵,也就釋然了。
- <?php
- /**
- * 概率計算類
- * 可用于抽獎等
- */
- class Probability
- {
- /**
- * 概率統計數據
- * thing => chance
- */
- var $data = array();
- var $chance_count = 0;
- function __construct($initdata = array()){
- if(!empty($initdata)){
- $this->data = $initdata;
- foreach($initdata as $d){
- $this->chance_count += $d['num'];
- }
- }
- }
- function addData($name, $chance){
- $this->data[]=array('name'=>$name, 'num'=>$chance);
- $this->chance_count += $chance;
- }
- function getOne(){
- $index = rand(0, $this->chance_count);
- foreach($this->data as $d){
- $index = $index-$d['num'];
- if($index<=0){
- return $d['name'];
- }
- }
- return '';
- }
- }
- /**
- * 使用示例
- */
- $pro=new Probability();
- $pro->addData('iphone',10);
- $pro->addData('watch',30);
- $pro->addData('$18',50);
- $pro->addData('thank you',10);
- $pro->addData('super big',1);
- for($i=0;$i<100;$i++){
- echo $pro->getOne()."/n";
- }
這是一個很經典的概率算法函數:
- function get_rand($proArr) {
- $result = '';
- //概率數組的總概率精度
- $proSum = array_sum($proArr);
- //概率數組循環
- foreach ($proArr as $key => $proCur) {
- $randNum = mt_rand(1, $proSum); //抽取隨機數
- if ($randNum <= $proCur) {
- $result = $key; //得出結果
- break;
- } else {
- $proSum -= $proCur;
- }
- }
- unset ($proArr);
- return $result;
- }
假設:我們有這樣一個數組:a獎概率20%,b獎概率30%,c獎概率50%
- $prize_arr =array('a'=>20,'b'=>30,'c'=>50);
模擬函數執行過程:
總概率精度為20+30+50=100
第一次數組循環,$procur=20
假設抽取的隨機數rand(1,100),假設抽到$randNum=55
if判斷-------
如果$randNum<=20,則result=a
否則進入下一循環,總概率精度變為100-20=80
第二次數組循環,$procur=30
假設抽取的隨機數rand(1,80),假設抽到$randNum=33
if判斷---------
如果$randNum<=30,則result=b
否則進入下一循環,總概率精度變為80-30=50
第三次數組循環,$prosur=50;
假設抽取的隨機數rand(1,50),不管怎么抽,隨機數都會<或=50,
那么得出result=c;
因為樣本沒有改變,雖然可能抽取的隨機數不止一個,但是概率是不變的。
或者也可以這樣:
- function get_rand($arr)
- {
- $pro_sum=array_sum($arr);
- $rand_num=mt_rand(1,$pro_sum);
- $tmp_num=0;
- foreach($arr as $k=>$val)
- {
- if($rand_num<=$val+$tmp_num)
- {
- $n=$k;
- break;
- }else
- {
- $tmp_num+=$val;
- }
- }
- return $n;
- }
在給大家分享一個抽獎的概率算法
- /*
- * 經典的概率算法,
- * $proArr是一個預先設置的數組,
- * 假設數組為:array(100,200,300,400),
- * 開始是從1,1000 這個概率范圍內篩選第一個數是否在他的出現概率范圍之內,
- * 如果不在,則將概率空間,也就是k的值減去剛剛的那個數字的概率空間,
- * 在本例當中就是減去100,也就是說第二個數是在1,900這個范圍內篩選的。
- * 這樣 篩選到最終,總會有一個數滿足要求。
- * 就相當于去一個箱子里摸東西,
- * 第一個不是,第二個不是,第三個還不是,那最后一個一定是。
- * 這個算法簡單,而且效率非常 高,
- * 關鍵是這個算法已在我們以前的項目中有應用,尤其是大數據量的項目中效率非常棒。
- */
- function get_rand($proArr) {
- $result = '';
- //概率數組的總概率精度
- $proSum = array_sum($proArr);
- //概率數組循環
- foreach ($proArr as $key => $proCur) {
- $randNum = mt_rand(1, $proSum);
- if ($randNum <= $proCur) {
- $result = $key;
- break;
- } else {
- $proSum -= $proCur;
- }
- }
- unset ($proArr);
- return $result;
- }
- /*
- * 獎項數組
- * 是一個二維數組,記錄了所有本次抽獎的獎項信息,
- * 其中id表示中獎等級,prize表示獎品,v表示中獎概率。
- * 注意其中的v必須為整數,你可以將對應的 獎項的v設置成0,即意味著該獎項抽中的幾率是0,
- * 數組中v的總和(基數),基數越大越能體現概率的準確性。
- * 本例中v的總和為100,那么平板電腦對應的 中獎概率就是1%,
- * 如果v的總和是10000,那中獎概率就是萬分之一了。
- *
- */
- $prize_arr = array(
- '0' => array('id'=>1,'prize'=>'平板電腦','v'=>1),
- '1' => array('id'=>2,'prize'=>'數碼相機','v'=>5),
- '2' => array('id'=>3,'prize'=>'音箱設備','v'=>10),
- '3' => array('id'=>4,'prize'=>'4G優盤','v'=>12),
- '4' => array('id'=>5,'prize'=>'10Q幣','v'=>22),
- '5' => array('id'=>6,'prize'=>'下次沒準就能中哦','v'=>50),
- );
- /*
- * 每次前端頁面的請求,PHP循環獎項設置數組,
- * 通過概率計算函數get_rand獲取抽中的獎項id。
- * 將中獎獎品保存在數組$res['yes']中,
- * 而剩下的未中獎的信息保存在$res['no']中,
- * 最后輸出json個數數據給前端頁面。
- */
- foreach ($prize_arr as $key => $val) {
- $arr[$val['id']] = $val['v'];
- }
- $rid = get_rand($arr); //根據概率獲取獎項id
- $res['yes'] = $prize_arr[$rid-1]['prize']; //中獎項
- unset($prize_arr[$rid-1]); //將中獎項從數組中剔除,剩下未中獎項
- shuffle($prize_arr); //打亂數組順序
- for($i=0;$i<count($prize_arr);$i++){
- $pr[] = $prize_arr[$i]['prize'];
- }
- $res['no'] = $pr;
- print_r($res['yes']);
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