其实发这篇博感觉并没有什么用,太简单了,会的人不屑看,不会的人自已动动脑子也想到了。但是看着自已的博客已经这么久没更,真心疼~。粗略算下一篇只有代码的水文,会占用OSC至少十几KB的数据库空间呢,但是,一想到乱弹里的然并卵,也就释然了。
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<?php
/**
* 概率计算类
* 可用于抽奖等
*/
class Probability
{
/**
* 概率统计数据
* 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" ;
}
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这是一个很经典的概率算法函数:
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function get_rand( $proArr ) {
$result = '' ;
//概率数组的总概率精度
$proSum = array_sum ( $proArr );
//概率数组循环
foreach ( $proArr as $key => $proCur ) {
$randNum = mt_rand(1, $proSum ); //抽取随机数
if ( $randNum <= $proCur ) {
$result = $key ; //得出结果
break ;
} else {
$proSum -= $proCur ;
}
}
unset ( $proArr );
return $result ;
}
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假设:我们有这样一个数组:a奖概率20%,b奖概率30%,c奖概率50%
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$prize_arr = array ( 'a' =>20, 'b' =>30, 'c' =>50);
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模拟函数执行过程:
总概率精度为20+30+50=100
第一次数组循环,$procur=20
假设抽取的随机数rand(1,100),假设抽到$randNum=55
if判断-------
如果$randNum<=20,则result=a
否则进入下一循环,总概率精度变为100-20=80
第二次数组循环,$procur=30
假设抽取的随机数rand(1,80),假设抽到$randNum=33
if判断---------
如果$randNum<=30,则result=b
否则进入下一循环,总概率精度变为80-30=50
第三次数组循环,$prosur=50;
假设抽取的随机数rand(1,50),不管怎么抽,随机数都会<或=50,
那么得出result=c;
因为样本没有改变,虽然可能抽取的随机数不止一个,但是概率是不变的。
或者也可以这样:
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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 ;
}
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在给大家分享一个抽奖的概率算法
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/*
* 经典的概率算法,
* $proArr是一个预先设置的数组,
* 假设数组为:array(100,200,300,400),
* 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内,
* 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间,
* 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1,900这个范围内筛选的。
* 这样 筛选到最终,总会有一个数满足要求。
* 就相当于去一个箱子里摸东西,
* 第一个不是,第二个不是,第三个还不是,那最后一个一定是。
* 这个算法简单,而且效率非常 高,
* 关键是这个算法已在我们以前的项目中有应用,尤其是大数据量的项目中效率非常棒。
*/
function get_rand( $proArr ) {
$result = '' ;
//概率数组的总概率精度
$proSum = array_sum ( $proArr );
//概率数组循环
foreach ( $proArr as $key => $proCur ) {
$randNum = mt_rand(1, $proSum );
if ( $randNum <= $proCur ) {
$result = $key ;
break ;
} else {
$proSum -= $proCur ;
}
}
unset ( $proArr );
return $result ;
}
/*
* 奖项数组
* 是一个二维数组,记录了所有本次抽奖的奖项信息,
* 其中id表示中奖等级,prize表示奖品,v表示中奖概率。
* 注意其中的v必须为整数,你可以将对应的 奖项的v设置成0,即意味着该奖项抽中的几率是0,
* 数组中v的总和(基数),基数越大越能体现概率的准确性。
* 本例中v的总和为100,那么平板电脑对应的 中奖概率就是1%,
* 如果v的总和是10000,那中奖概率就是万分之一了。
*
*/
$prize_arr = array (
'0' => array ( 'id' =>1, 'prize' => '平板电脑' , 'v' =>1),
'1' => array ( 'id' =>2, 'prize' => '数码相机' , 'v' =>5),
'2' => array ( 'id' =>3, 'prize' => '音箱设备' , 'v' =>10),
'3' => array ( 'id' =>4, 'prize' => '4G优盘' , 'v' =>12),
'4' => array ( 'id' =>5, 'prize' => '10Q币' , 'v' =>22),
'5' => array ( 'id' =>6, 'prize' => '下次没准就能中哦' , 'v' =>50),
);
/*
* 每次前端页面的请求,PHP循环奖项设置数组,
* 通过概率计算函数get_rand获取抽中的奖项id。
* 将中奖奖品保存在数组$res['yes']中,
* 而剩下的未中奖的信息保存在$res['no']中,
* 最后输出json个数数据给前端页面。
*/
foreach ( $prize_arr as $key => $val ) {
$arr [ $val [ 'id' ]] = $val [ 'v' ];
}
$rid = get_rand( $arr ); //根据概率获取奖项id
$res [ 'yes' ] = $prize_arr [ $rid -1][ 'prize' ]; //中奖项
unset( $prize_arr [ $rid -1]); //将中奖项从数组中剔除,剩下未中奖项
shuffle( $prize_arr ); //打乱数组顺序
for ( $i =0; $i < count ( $prize_arr ); $i ++){
$pr [] = $prize_arr [ $i ][ 'prize' ];
}
$res [ 'no' ] = $pr ;
print_r( $res [ 'yes' ]);
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