抽奖资料整理

淩亂°似流年 2022-12-22 06:13 200阅读 0赞

# 一、关于介面 #

1、[原生JS之实现九宫格抽奖效果，从此百分之百中奖不是梦！！！][JS]  
了解如何加速、减速，停到中奖位置  
![20190518141309382.gif][]

2、[积分转盘抽奖算法设计解析][Link 1]  
2.1、可参其中的”等概率抽奖具体案例“设计页面  
2.2、“随机抽奖概率算法设计”解释了“”经典算法”的原理；  
2.3、利用公式：Sn=(A1+A2+…+Am)/m\*n-n\*a 控制积分增或减（注：公式是评论修正的）；  
2.4、算法放在服务端而不是在前端，更利于防止超中（个人想法：前端点抽奖->服务端计算中奖并锁定->返回奖项给前端->前端显示所中项目->通知服务端进行解锁）；

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoZWxlbl9qYWs_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# 二、算法 #

1、[跪求一个java抽奖中奖算法的实现，在线等，急。。。。][java]  
思路：  
我给你说个思想，你把每个奖项都设置一个值，举个例子：设置五等奖：500名，那你就设置数据区域1——500都是五等奖，四等奖：300名，那你就设置数据区域501-800都是四等奖，以此类推。这样每个ID过来抽奖的时候他每点击一次抽奖就产生一个随机整数，系统再和设置的中奖数据区域相匹配。基本上就可以解决你说的问题了。  
  
2、[不同中奖概率的多奖包抽奖几种算法][Link 2]

3、[一个经典概率算法(用于抽奖等场景)][Link 3]  （就是上面2提及的”经典算法“）

4、[抽奖算法-指定概率的随机][-]  
大概原理：  
前提是确定了抽奖的人数（次数），为每个人准备一个盒子（数组元素），并随机将奖品放入到每个盒子中，按顺送出盒子，这样可以控制大奖出现的位置；  
  
5、[一个简单抽奖算法的实现以及如何预防超中][Link 4]  
5.1 中奖概率 = 奖品数量 / (奖品数量  + 无奖数量)，中奖百分率；  
5.2 出奖机率 =  (奖品数量  + 无奖数量) / 奖品数量 , 即抽多少次会中奖1次；  
5.3 无奖数量 =  奖品数量 / 中奖概率 - 奖品数量, 由5.1反推计得；（先定好中奖概率，计算出该投入多少个无奖数量）

累计每项出奖数防止超中

# 三、Math.random()使用 #

1、[Math.random()使用-抽奖概率事件][Math.random_-]  
试验2000000次，均匀得无可挑剔：  
重复几次试验，可以总结出均匀获得两个数字之间的随机数的公式：  
1.1、Math.floor（）方法

function randomNum(max,min){
        return Math.floor(Math.random()*(max-min+1)+min)
    }

1.2、Math.round（）方法

function randomNum(max,min){
        return Math.round(Math.random()*(max-min+1)+min-0.5)
    }

1.3、Math.ceil（）方法

function randomNum(max,min){
        return Math.ceil(Math.random()*(max-min+1)+min-1)
    }

[JS]: https://blog.csdn.net/ZWMLLL/article/details/90314883?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-blogcommendfrombaidu-13.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-blogcommendfrombaidu-13.nonecas
[20190518141309382.gif]: /images/20221120/620754e19ebb4ba3b42becc545c0c579.png
[Link 1]: http://www.woshipm.com/pd/1429614.html
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[java]: https://bbs.csdn.net/topics/390920863?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-discussion_topic-blogcommendfrombaidu-3.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-discussion_topic-blogcommendfrombaidu-3.nonecase
[Link 2]: https://blog.csdn.net/smm188/article/details/53760832?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param
[Link 3]: https://blog.csdn.net/angaixing0071/article/details/101700305?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param
[-]: https://blog.csdn.net/weixin_30900589/article/details/96791226
[Link 4]: https://segmentfault.com/a/1190000004502605
[Math.random_-]: https://blog.csdn.net/qq_29132907/article/details/77101665?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.channel_param