今天来看一下红包的分配,参考几年前流传的微信红包分配算法,今天用Golang实现一版,并测试验证结果. 微信红包的随机算法是怎样实现的?https://www.zhihu.com/question/22625187 红包核心算法 分配:红包里的金额怎么算?为什么出现各个红包金额相差很大? 答:随机,额度在0.01和(剩余平均值*2)之间 每次拆红包,额度范围在[0.01 ~ 剩余平均值*2]之间,这是很妙的一个设计. 比如发100元,共发10个红包,那么平均值10元,第一个拆出来的红包的额度在0

红包有一个总金额和总数量,领的时候随机分配金额. 维护一个剩余总金额和总数量,分配时,如果数量等于1,直接返回总金额,如果大于1,则计算平均值,并设定随机最大值为平均值的两倍,然后取一个随机值,如果随机值小于0.01,则为0.01,这个随机值就是下一个的红包金额. /** * Created by xc on 2019/11/25 * 抢红包算法 */ public class RandomRedPacket { private int leftMoney; private int leftNu

抢红包的需求分析 抢红包的场景有点像秒杀,但是要比秒杀简单点.因为秒杀通常要和库存相关.而抢红包则可以允许有些红包没有被抢到,因为发红包的人不会有损失,没抢完的钱再退回给发红包的人即可.另外像小米这样的抢购也要比淘宝的要简单,也是因为像小米这样是一个公司的,如果有少量没有抢到,则下次再抢,人工修复下数据是很简单的事.而像淘宝这么多商品,要是每一个都存在着修复数据的风险,那如果出故障了则很麻烦. 淘宝的专家丁奇有个文章有写到淘宝是如何应对秒杀的:<秒杀场景下MySQL的低效–原因和改进> htt

实现拼手气红包算法,有以下几个需要注意的地方: 抢红包的期望收益应与先后顺序无关 保证每个用户至少能抢到一个预设的最小金额,人民币红包设置的最小金额一般是0.01元,如果需要发其他货币类型的红包,比如区块链货币或者积分,需要自定义一个最小金额. 所有抢红包的人领取的子红包的金额之和加起来,等于发红包的人发出的总红包的金额. 下面实现的方式是一次生成所有的子红包,让用户按顺序领取.也可以每领取一个生成一个,两种方式性能上各有优劣. 之前看过一篇文章说是微信的红包算法是每次动态获取红包金额,不是一次

二倍均值法(公平版) 发出一个固定金额的红包,由若干个人来抢,需要满足哪些规则? 1.所有人抢到金额之和等于红包金额,不能超过,也不能少于. 2.每个人至少抢到一分钱. 3.要保证所有人抢到金额的几率相等. 假设剩余红包金额为M,剩余人数为N,那么有如下公式: 每次抢到的金额 = 随机区间 (0, M / N × 2) 这个公式,保证了每次随机金额的平均值是相等的,不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平.举个例子: 假设有10个人,红包总额100元.100/10×2 = 20, 所以第一个人的随机

冒泡排序 图 https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html package main import ( "fmt" ) func bubbleSort(slice []int) []int { for n := 0; n <= len(slice); n++ { for i := 1; i < len(slice)-n; i++ { if slice[i] < slice[i-1] { slice[i],

广度优先遍历,走迷宫思路: 1.创建二维数组,0表示是路,1表示是墙:创建队列Q,存储可遍历的点,Q的第一个元素为起始点 2.从队列中取一个点,开始,按上.左.下.右的顺序遍历周围的点next,next点在数组的范围内,且值为0,则把next存入队列Q中,并在steps(行走记录二维数组)中记录步数,该点周围的四个点遍历完后,从Q中取下一个点,重复以上步骤,直到Q中没有点或者当前点为终点为止 3.最后打印steps即为迷宫路线 代码: package main import ( "fmt&quo

力扣链接:146. LRU 缓存机制 思路:哈希表 + 双向链表 为什么必须要用双向链表? 因为我们需要删除操作.删除一个节点不光要得到该节点本身的指针,也需要操作其前驱节点的指针,而双向链表才能支持直接查找前驱,保证操作的时间复杂度 O(1). 为什么要在链表中同时存储 key 和 val,而不是只存储 val? 当缓存容量已满,我们不仅仅要删除最后一个节点,还要把哈希表 中映射到该节点的 key 同时删除,而这个 key 只能由 节点得到.如果 节点结构中只存储 val,那么我们就无法得知

虽然Golang的GC自打一开始,就被人所诟病,但是经过这么多年的发展,Golang的GC已经改善了非常多,变得非常优秀了. 以下是Golang GC算法的里程碑: v1.1 STW v1.3 Mark STW, Sweep 并行 v1.5 三色标记法 v1.8 hybrid write barrier 经典的GC算法有三种:引用计数(reference counting).标记-清扫(mark & sweep).复制收集(Copy and Collection). Golang的GC算法主要是

2018.03.09 深圳乐唯科技 我看了下感觉这公司貌似挺不错的,面试官人也挺好的,氛围应该很不错,可惜我实力不足,唉,接续努力,下面把面试中印象较深的三个问题写一下. 面试问题1:数据库删除重复数据,多条重复的数据中只保留一条 表名 t a b c 1 222 333 2 222 333 3 222 333 如果a字段的数据每行都不同的话SQL如下:( 保留a字段数据最小的那条,如果要保留大的就讲min(a)换成max(a) ) DELETE FROM tt WHERE NOT EXISTS

目录 三色标记法 标记-清扫(Mark And Sweep)算法 标记-清扫(Mark And Sweep)算法存在什么问题? 三色并发标记法 gc和用户逻辑如何并行操作? 进程新生成对象的时候,GC该如何操作呢?不会乱吗? 那么,灰色或者黑色对象的引用改为白色对象的时候,Golang是该如何操作的? 堆栈 内存分配中的堆和栈 堆栈缓存方式 内存分配逃逸 逃逸场景(什么情况才分配到堆中) 指针逃逸 栈空间不足逃逸(空间开辟过大) 动态类型逃逸(不确定长度大小) 闭包引用对象逃逸 逃逸分析的作用是

最小生成树MST(Minimum Spanning Tree) (1)概念 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边,所谓一个 带权图 的最小生成树,就是原图中边的权值最小的生成树 ,所谓最小是指边的权值之和小于或者等于其它生成树的边的权值之和. (2)性质 一个连通图可以有多个生成树: 一个连通图的所有生成树都包含相同的顶点个数和边数: 生成树当中不存在环: 移除生成树中的任意一条边都会导致图的不连通, 生成树的边最少特

先上图. 效果 代码 随机生成迷宫要求任意两点都能够找到相同的路径,也就是说,迷宫是一个连通图.随机生成迷宫可以使用普里姆算法.广度优先算法.深度优先算法等实现.这里将使用普里姆算法通过生成最小数的方法,实现迷宫图. 初始迷宫 迷宫有路和墙,白色表示路,黑色表示墙.每一个格子代表一个顶点,这里一共有100个顶点,需要找出99条边,使顶点连接起来,也就是要打通99块墙. 迷宫使用二位数组保存,为迷宫指定路的行数和列数,生成初始数组. 普利姆算法不了解的话,可以参考这篇博客的解析. /* * thi

Redis是一个支持数据结构更多的键值对数据库.它的值不仅可以是字符串等基本数据类型,也可以是类对象,更可以是Set.List.计数器等高级的数据结构. Memcached也可以保存类似于Set.List这样的结构,但是如果说要向List中增加元素,Memcached则需要把List全部元素取出来,然后再把元素增加进去,然后再保存回去,不仅效率低,而且有并发访问问题.Redis内置的Set.List等可以直接支持增加.删除元素的操作,效率很高,操作是原子的. Memcached数据存在内存中,m

本系列文章经补充和完善,已修订整理成书<Java编程的逻辑>,由机械工业出版社华章分社出版,于2018年1月上市热销,读者好评如潮!各大网店和书店有售,欢迎购买,京东自营链接:http://item.jd.com/12299018.html 随机 本节,我们来讨论随机,随机是计算机程序中一个非常常见的需求,比如说: 各种游戏中有大量的随机,比如扑克游戏洗牌 微信抢红包,抢的红包金额是随机的 北京购车摇号,谁能摇到是随机的 给用户生成随机密码 我们首先来介绍Java中对随机的支持,同时介绍其实现

选择排序 选择排序,一般我们指的是简单选择排序,也可以叫直接选择排序,它不像冒泡排序一样相邻地交换元素,而是通过选择最小的元素,每轮迭代只需交换一次.虽然交换次数比冒泡少很多,但效率和冒泡排序一样的糟糕. 选择排序属于选择类排序算法. 我打扑克牌的时候,会习惯性地从左到右扫描,然后将最小的牌放在最左边,然后从第二张牌开始继续从左到右扫描第二小的牌,放在最小的牌右边,以此反复.选择排序和我玩扑克时的排序特别相似. 一.算法介绍 现在有一堆乱序的数,比如:5 9 1 6 8 14 6 49 25 4

先上结论 .内置append函数在现有数组的长度 < 时 cap 增长是翻倍的,再往上的增长率则是 1.25,至于为何后面会说. .Go语言中channel,slice,map这三种类型的实现机制类似指针,所以可以直接传递,而不用取地址后传递指针.(注:若函数需改变slice的长度,则仍需要取地址传递指针) .在函数内用append时,append会自动以倍增的方式扩展slice_2的容量,但是扩展也仅仅是函数内slice_2的长度和容量,slice_1的长度和容量是没变的,所以在函数外打印时看

golang实现文字云算法 项目链接 https://github.com/bangbaoshi/wordcloud 效果图 测试步骤如下 git clone https://github.com/bangbaoshi/wordcloud.git cd wordcloud go run boot/main.go 通过以上三步即可在imgs目录中生成文字云图片(查看imgs/out.png) 目录介绍 boot目录包含测试用例 fonts目录包含若干种字体(非商业使用) imgs目录包含模板图片,

1.TF-IDF算法介绍 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件频率)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)的常用加权技术. TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TF-IDF的主要思想是:如果某个单词在一篇文

动手写点东西是学习新知识很重要的一个阶段.之前用 Python 和 JavaScript 实现优化算法,现在用 Golang 来实现.语法上略有不爽,某些C语言的思维又回来了. - Golang 用 package 来组织代码,同一 package 下不同文件之间的标识符是共享的,不能包含两个相同名称的函数.而且只有 package main 能够包含 main 函数.所以将公用的函数提取出来,放在package common.同时,每种例子程序移动到 examples 目录下. - 在 Cle