PHP概率計算函數(shù)匯總
其實發(fā)這篇博感覺并沒有什么用,太簡單了,會的人不屑看,不會的人自已動動腦子也想到了。但是看著自已的博客已經(jīng)這么久沒更,真心疼~。粗略算下一篇只有代碼的水文,會占用OSC至少十幾KB的數(shù)據(jù)庫空間呢,但是,一想到亂彈里的然并卵,也就釋然了。
<?php /** * 概率計算類 * 可用于抽獎等 */ class Probability { /** * 概率統(tǒng)計數(shù)據(jù) * 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 $pro->getOne()."\n"; }
這是一個很經(jīng)典的概率算法函數(shù):
function get_rand($proArr) { $result = ''; //概率數(shù)組的總概率精度 $proSum = array_sum($proArr); //概率數(shù)組循環(huán) foreach ($proArr as $key => $proCur) { $randNum = mt_rand(1, $proSum); //抽取隨機數(shù) if ($randNum <= $proCur) { $result = $key; //得出結(jié)果 break; } else { $proSum -= $proCur; } } unset ($proArr); return $result; }
假設:我們有這樣一個數(shù)組:a獎概率20%,b獎概率30%,c獎概率50%
$prize_arr =array('a'=>20,'b'=>30,'c'=>50);
模擬函數(shù)執(zhí)行過程:
總概率精度為20+30+50=100
第一次數(shù)組循環(huán),$procur=20
假設抽取的隨機數(shù)rand(1,100),假設抽到$randNum=55
if判斷-------
如果$randNum<=20,則result=a
否則進入下一循環(huán),總概率精度變?yōu)?00-20=80
第二次數(shù)組循環(huán),$procur=30
假設抽取的隨機數(shù)rand(1,80),假設抽到$randNum=33
if判斷---------
如果$randNum<=30,則result=b
否則進入下一循環(huán),總概率精度變?yōu)?0-30=50
第三次數(shù)組循環(huán),$prosur=50;
假設抽取的隨機數(shù)rand(1,50),不管怎么抽,隨機數(shù)都會<或=50,
那么得出result=c;
因為樣本沒有改變,雖然可能抽取的隨機數(shù)不止一個,但是概率是不變的。
或者也可以這樣:
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; }
在給大家分享一個抽獎的概率算法
/* * 經(jīng)典的概率算法, * $proArr是一個預先設置的數(shù)組, * 假設數(shù)組為:array(100,200,300,400), * 開始是從1,1000 這個概率范圍內(nèi)篩選第一個數(shù)是否在他的出現(xiàn)概率范圍之內(nèi), * 如果不在,則將概率空間,也就是k的值減去剛剛的那個數(shù)字的概率空間, * 在本例當中就是減去100,也就是說第二個數(shù)是在1,900這個范圍內(nèi)篩選的。 * 這樣 篩選到最終,總會有一個數(shù)滿足要求。 * 就相當于去一個箱子里摸東西, * 第一個不是,第二個不是,第三個還不是,那最后一個一定是。 * 這個算法簡單,而且效率非常 高, * 關鍵是這個算法已在我們以前的項目中有應用,尤其是大數(shù)據(jù)量的項目中效率非常棒。 */ function get_rand($proArr) { $result = ''; //概率數(shù)組的總概率精度 $proSum = array_sum($proArr); //概率數(shù)組循環(huán) foreach ($proArr as $key => $proCur) { $randNum = mt_rand(1, $proSum); if ($randNum <= $proCur) { $result = $key; break; } else { $proSum -= $proCur; } } unset ($proArr); return $result; } /* * 獎項數(shù)組 * 是一個二維數(shù)組,記錄了所有本次抽獎的獎項信息, * 其中id表示中獎等級,prize表示獎品,v表示中獎概率。 * 注意其中的v必須為整數(shù),你可以將對應的 獎項的v設置成0,即意味著該獎項抽中的幾率是0, * 數(shù)組中v的總和(基數(shù)),基數(shù)越大越能體現(xiàn)概率的準確性。 * 本例中v的總和為100,那么平板電腦對應的 中獎概率就是1%, * 如果v的總和是10000,那中獎概率就是萬分之一了。 * */ $prize_arr = array( '0' => array('id'=>1,'prize'=>'平板電腦','v'=>1), '1' => array('id'=>2,'prize'=>'數(shù)碼相機','v'=>5), '2' => array('id'=>3,'prize'=>'音箱設備','v'=>10), '3' => array('id'=>4,'prize'=>'4G優(yōu)盤','v'=>12), '4' => array('id'=>5,'prize'=>'10Q幣','v'=>22), '5' => array('id'=>6,'prize'=>'下次沒準就能中哦','v'=>50), ); /* * 每次前端頁面的請求,PHP循環(huán)獎項設置數(shù)組, * 通過概率計算函數(shù)get_rand獲取抽中的獎項id。 * 將中獎獎品保存在數(shù)組$res['yes']中, * 而剩下的未中獎的信息保存在$res['no']中, * 最后輸出json個數(shù)數(shù)據(jù)給前端頁面。 */ foreach ($prize_arr as $key => $val) { $arr[$val['id']] = $val['v']; } $rid = get_rand($arr); //根據(jù)概率獲取獎項id $res['yes'] = $prize_arr[$rid-1]['prize']; //中獎項 unset($prize_arr[$rid-1]); //將中獎項從數(shù)組中剔除,剩下未中獎項 shuffle($prize_arr); //打亂數(shù)組順序 for($i=0;$i<count($prize_arr);$i++){ $pr[] = $prize_arr[$i]['prize']; } $res['no'] = $pr; print_r($res['yes']);
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