이 섹션에서는 lGolang 튜토리얼을 통해 균등화 알고리즘을 두 배로 늘리고 빨간 봉투를 잡는 방법을 소개합니다. 도움이 필요한 친구들에게 도움이 되길 바랍니다!
빨간 봉투 잡는 법은 다들 익히 알고 계시겠지만, 빨간 봉투 잡는 방법에 대해 생각해보신 적 있으신가요? 먼저 요구사항과 요구사항의 제약사항을 명확히 해야 합니다. 빨간 봉투에는 세 가지 주요 제한 사항이 있습니다
a. 총 압수 금액 = 빨간 봉투의 총 금액, 그 이상도 이하도 아닙니다b. 최소 금액은 0.01위안입니다. 즉, 모두가 공유할 수 있는 금액입니다. 각자가 잡은 빨간 봉투는 최대한 평균"WeChat 빨간 봉투의 건축 디자인"을 찾아보니 이 방법이 사용되었습니다. 하지만 이 알고리즘은 완벽하지 않습니다. 첫 번째 사람이 15를 잡으면 두 번째 사람이 높은 값을 잡으면 뒤에 있는 사람들에게 해가 됩니다.나머지 사람들도 마찬가지입니다.
총액이 M 위안, N 명이라고 가정하고, 각 강도의 금액 = (0, (M/N) *2), 예를 들어 이전과 같은 조건에서 금액은 100, 인원은 10,
먼저 개인이 움켜쥔 돈의 양은 (0,20) 정규분포에 따르면 움켜쥔 가치는 10 정도가 되어야 합니다. 확률은 다음과 같습니다. 10보다 훨씬 낮을 확률의 합도 매우 작습니다. 여기서는 첫 번째 사람이 잡은 값이 10이라고 가정합니다. (0,90/9 *2)=(0,20). 첫 번째 사람과 마찬가지로 두 번째 사람의 빨간 봉투 금액도 10 정도여야 합니다.
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package mainimport ( "fmt" "math/rand" "time")func main() { //10个人 抢10000分 也就是10个人抢100块钱 count,amount := int64(10),int64(10000) remain := amount sum := int64(0) for i := int64(0);i<count;i++ { x := DoubleAverage(count-i, remain) remain -= x sum += x fmt.Println(i+1,"=",float64(x)/float64(100),", ") } fmt.Println() fmt.Println("总和是:",sum)}//提前定义能抢到的最小金额1分var min int64 = 1//二倍均值算法func DoubleAverage(count,amount int64) int64 { if count == 1 { return amount } //计算出最大可用金额 max := amount - min*count //计算出最大可用平均值 avg := max / count //二倍均值基础上再加上最小金额 防止出现金额为0 avg2 := 2 * avg + min //随机红包金额序列元素,把二倍均值作为随机的最大数 rand.Seed(time.Now().UnixNano()) x := rand.Int63n(avg2) + min return x}
에서 이 이중 평균 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 결과 보기:
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