以前想过一个类似问题,就是没有每个人最大、最小的得钱数的限制,以前的问题可以很好用随机数解决。
于是这个问题也被以前的思想带坑里了,把突破口完全放在了如何处理每个人的随机数上。
于是在面试时间就没有解决这个问题,直到面试结束自己安静下来,仔细想想,发现思路错了。
我认为正确的思路是:每个人先得6块钱,这样剩下40块钱,之后每次拿出一块钱,随机分配给一个人,如果某个人的钱数达到了上限,那么这个人下次就没有了再得到钱的资格了。这样直到剩下钱都分配完。
当然在接口的实际处理上可以做些优化,例如剩下的钱每次随机分配的钱可以是随机的(当然这个随机要做一些限制,以免一下就分配超额了),然后如果某个人钱+这次随机分配的钱>每个人的上限,那么他就没有资格得到这个钱了。
随机分配也好实现,先算有几个人有资格得到这笔钱,随即一个数,决定给第几个符合资格
的人。
我的思路就是这样,大家如果有更好的思路,请告知。谢谢。
Cela ne semble pas très efficace, mais la quantité de code est très petite...
Dans le cas où le nombre généré est toujours très petit, il devra être bouclé plusieurs fois...
L'exemple le plus simple :
Voici ce que j'ai vu accidentellement : Je ne comprends pasLimite supérieure de sécurité aléatoire
可能写复杂了,突然想到的就这样了。
还有更简单粗暴的,效率也还行。
最后就是精确到分为单位的,上面两种方法都可以这么改造。除了人数所有数量乘以一百,运算完之后再除以一百。
写这么多还被踩,也不给个理由。什么情况?
我写了个思路迥异的。。。感觉有点麻烦,不过效率和可扩展性还凑合。
思路:每次分配后,都确定剩余的金钱在合理范围。
若合理,进行下次分配
否则,重新进行此次分配。
运行结果:
我的想法是采用递归来实现,代码如下:
最后生成的结果如下 :
X为已经抽取的数值
Y为已经抽取的人数
思路:
因为100块分10个人,可选范围是6到12。所以可以随机地在6~12分给全部人就可以了。但可能会出现派不完或者不够分的情况,所以实际上每个人的选择区间不一定是6~12,也取决于先抽到钱的人。假如他们都抽到的金额接近总体平均值,那么这个区间就会保持在6~12,假如连续开头三个人都抽到6,那么第四个人的区间就会缩小,下限会提高。然而一旦她抽到了12,又会让下一位的选择区间变大了一点。但总体来看,越接近尾声,选择区间会缩小,直到最后一个人选择时,他的选择上限和下限是恰好相等的。所以用图来描述这个动态区间,比较有意思的是像一种时间线流动一样,从最底三层都是6~12,6~12,6~12,然后后面会随着具体的数值发生变化,你也永远无法知道下一个数是什么。
这里满足四个条件:
1.剩余金额除以人数不能大于12
2.剩余金额除以人数不能小于6
3.每个人都只能在6~12里选
4.总金额100分为10个人
m为总金额,n为人数,min选择下限,max为选择上限,用方程式
方程式为 min <= (m-x-z)/(n-y-1) <= max,配平就可以
下面是已经配平的式子,式子分别为上限和下限。上限可大于12时,配成12,否则保留。下限同理。
我不懂php,用python来代替:
(我的代码写得很不pythonic请不要吐槽,位数采用默认的很多位小数,根据实际情况再进行削减)
优点是,我得出下一位数永远时即时运算的,它不是得出一个既定的组合,然后再分配给每一个人。而是根据前面的情况,即时产生下一个结果。在具体用户上,当然是没有区别,但我在思考红包这个玩意的时候,也很自然觉得要是提前分好一个模式给我,那其实下一个数是什么早有了定论,程序员log一下就能知道是什么,那样就不好玩了。另外红包派不完的情况下,我无需去记录已经分配好的模式又在过期后对它进行删除的操作。这里在随机前进行判断来缩小区间,比随即后判断是否满足条件要好那是因为,选择出来的数符合逐渐变小的区间可能性会越来越低,结果在数据规模更大时,性能会下降严重。而先判断出上下区间则保证整个计算过程长度不变,都是常数级。
缺点是,如果不作另外的解释和运算,根本不知道上面这是在算什么,思路也不明了。
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更新,有评论提到越后抽越多money的问题,是的:
这个是因为人均10元,下限6元比平均低4元,上限12元才高2元,不对称同时金额分10人最高只有12这个空间“拉得很紧”,所以前三个都是100%在6~12所以无问题,后面就出问题了。这样有一个问题,就是出现了明显的规律,越后面越可能大。
毕竟这里均值达到10,每抽到1个人抽到6就需要2个人抽到12来弥补,所以要么让它更为集中到10,要么分散到2端,同时后面那端要比前者的高很多,而均匀分布是不可能的。因为这里涉及到红包,红包分定额和随机两种。集中分布可以说是固定金额的近似值,所以一定要做两端分布,两端分布可以在区间随机前对区间进行权重选择再随机就能操控,另外,也可以每次随机都生成10次数据,然后再从中抽取一个出来,其他删掉,第二个人抽再根据第一个数据生成第二个数列一直到结束,就能做到“分布均匀”,但题目中的数据限制还是很多人会抽到很大的数,的确在所难免。
集中化只要为每个数据根据它的位置乘上相关系数解决。或者直接设为10,然后设定“随机抖动”= = 。
因为数学的好处所以这个性能完全是常数级的,执行步数每次都是一样的,不存在要把自己的算法的性能也连同一起和所需生成的数据一起来随机玩概率的问题。所以想要两端分布同时随机分布这里可以在最后生成的答案里加上随机选一个就能达到效果。但算法之外是这个抢红包的问题,到底是集中还是分散分布?或许很多人抢时最后的红包才大还是好事情,抢早了,红包小了,迟了,被抢光了,最后一个是最危险的也是概率上金额最大的那一个,有意思不?或者说,我喜欢平均一点,既要和某人玩随机金额才刺激,还要避免某人抽得太小而尴尬?所以最后还得看实际需求怎样才能决定。
PS:看到题主的评论,题主的思路有人提到是随机到6块这种的概率很低,假如真的如此(偷懒没试过),那算法直觉就是集中化趋势的过程了。没有好坏,只是看需求如何。
就是每个人都减去6块钱,这样问题就转变成40块分给10个人,没人不多于6块钱。这样做的核心是,把两个限制变成了一个限制,因为分到的钱一定是正数,所以大于0这个限制变得简单了。
剩下的分,在总钱数大于6块的时候,只要做一个0到6的随机就可以,小于6块的时候,做0到这个总数的随机就可以,最后一个人拿剩下的。
当剩余红包金额小于等于12 * 剩余红包个数且大于等于6 * 剩余红包个数,则将随机数加入到结果中.