模拟给10个人发1亿次微信红包,看看是谁抢的最多

模拟给10个人发1亿次微信红包,看看是谁抢的最多

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算法解释

网上有人分析微信红包用的方法是两倍均值法,意思即:每个人抢的额度为0.01到总额度除以剩余人数的两倍。本文用此方法来判断,

  1. 假定有10个红包共100元,此时均值为10,第一个人(设定为P1)抢到的值为0.01-20元内任意值。设P1抢到12元;
  2. 此时还剩下9个红包共88元,此时均值为9.77,第二个人P2抢到的值为0.01-19.55元内任意值。设P2抢到3元;
  3. 此时还剩下8个红包共85元,此时均值为10.625,第三个人P3抢到的值为0.01-21.25元内任意值。
  4. 依次计算下去,到第9个人抢完后,剩下钱的全是最后一个人的。

代码实现

本次计算,设定每次发10个红包,共100元。首先生成三个矩阵用以存放红包值、手气最佳次数、手气最差次数。redluckymoney是我能想到红包最好的翻译了

模拟给10个人发1亿次微信红包,看看是谁抢的最多

真有才

再进行计算,先进行内循环,发10个红包,统计手气最佳和手气最差,再进行外循环100000000次。

最后是画图,单次抢到的钱数,如果你的电脑牛X的话,可以放到外循环中,展示动态。但计算速度会大大降低,1亿次计算时间会很长long long long……

 bar(redluckymoney(n,:),'FaceColor',[0.8 0.1 0],'EdgeColor',[1 1 0],'LineWidth',1.5);%画单次抢到的钱数
ylabel('单次抢到红包/元','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');xlabel('参与人','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');

bar(sum(redluckymoney),'FaceColor',[0.8 0.1 0],'EdgeColor',[1 1 0],'LineWidth',1.5);%画抢到的总钱数
ylabel('总共抢到红包/元','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');xlabel('参与人','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');
title('总红包钱数','fontsize',16,'color','b','fontweight','bold');

bar(bestlucky,'FaceColor',[1 1 0],'EdgeColor',[1 0 0],'LineWidth',1.5);%画手气最佳次数
ylabel('手气最佳/次','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');xlabel('参与人','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');
title('手气最佳次数','fontsize',16,'color','b','fontweight','bold');

bar(worstlucky,'FaceColor',[0.5 0.5 0.5],'EdgeColor',[0 0 0],'LineWidth',1.5);%画手气最差次数
ylabel('手气最差/次','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');xlabel('参与人','fontsize',14,'color','b','fontweight','bold');
title('手气最差次数','fontsize',16,'color','b','fontweight','bold');

统计出来,每个人总抢到的钱数如下图,总钱数基本一致,意味着无论先抢到,还是后抢到,经过多次后,抢到的钱是一样的。

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总抢到的钱数

手气最佳和手气最差如下图:总体来看,最后抢的两位容易获得手气最佳,也容易获得手气最次差,更有可能是啥也抢不到……

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手气最佳次数

模拟给10个人发1亿次微信红包,看看是谁抢的最多

手气最差次数


总结

  1. 无论先抢还是后抢,经过多次抢红包后,总金额是一致的,为了防止抢不到,建议还是先抢吧。
  2. 最后面两个人有最高概率成为手气最佳或手气最差。

from: https://youyou-tech.com/2019/11/10/模拟给10个人发1亿次微信红包,看看是谁/

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