抢红包我们当然熟悉，但是你有没有想过怎么实现？

首先要明确需求和需求的约束。红包主要有三个限制

A.抢到的总额=红包总额，不多不少

B.最小值是0.01元，也就是每个人都有一份

C.每个人抢到的红包数量都尽可能平均

假设总金额为M元，N人，每次被抢金额=(0，(M/N) *2)，比如还是前面提到的条件，金额为100，人数为10。

个人抢到的金额是(0，20)。根据正态分布，抓取的值应该在10左右。远低于10的概率很小，远大于10的概率也很小。这里假设个人抓10；

第二个人抢的金额是(0，90/9 *2)=(0，20)。和个人一样，第二个人的红包金额也应该在10左右；

我们其他人，等等。

我咨询了“微信红包的架构设计”，就是用的方法。然而，这个算法并不完美。如果个人抓15，第二个人的范围是(0，18.89)，如果第二个人抓的很高，对后面的人不利。

接下来，让我们看看如何在golang中实现这个双均值算法

包装主体

导入(

fmt '

数学/兰特

时间

)

func main(){ 0

//10个人抢10000分，也就是10个人抢100元

计数，金额：=int64(10)，int64(10000)

剩余：=金额

sum :=int64(0)

对于I :=int 64(0)；icount我

x :=双平均值(计数-i，剩余)

保持-=x

总和=x

fmt。Println(i 1，'='，float64(x)/float64(100)，'，')

}

fmt。Println()

Fmt。Println('总数为： '，sum)

}

//定义可以提前拿1分的更低金额

var min int64=1

//双均值算法

func DoubleAverage(计数，金额int64) int64 {

if计数==1

退货金额

}

//计算更大可用金额

更大：=数量-最小*计数

//计算更大可用平均值

平均值：=更大值/计数

//在双平均的基础上加上更低金额，防止金额为0

avg2 :=2 *平均值最小值

//随机红包金额序列元素，双均值为随机更大值

兰德。种子(时间。现在()。UnixNano())

x :=兰特。Int63n(avg2)最小值

返回x

}