程序设计面试题

抽奖算法

随机数法

根据奖品的概率的精度来设置随机数范围，如精确到0.001范围为1000，根据奖品概率设置不同的数据区间，如0-100为奖品1等，然后采用随机数的方法使用Random类的nexInt方法来获取范围内的随机数抽中奖品，如果奖品库存没有了，从总数中减去该奖品占的比例数值。

 

算法复杂度

数据准备阶段，为每个奖品确定编号与奖品信息的关系集合需要O(n);

产生随机数阶段O(1);

从集合中查找，不同的数据结构实现不同，最差需要O(n);

 

Math.random方法说明：

实现：就是调用了Random类的nextDouble()方法；

返回一个0-1的double类型的随机数

线程安全的

 

random.nextXxxx方法说明：

Random类中的nextXxxx系列方法生成0－n的随机数；

 

随机数概率法

不需要对应

离散法

（高中数学里几何概形的思想）

将奖品集合的概率划分区段放入数组中。概率区段通过该概率累计相加确定。利用随机数产生随机概率，加入数组并排序，该数据的下标，就是对应奖品集合中奖品的索引。例如，奖品的集合有X1,X2,X3,X4，对应概率为P1=0.2,P2=0.2,P3=0.3,P4=0.3。

那么，产生的概率区段数组为[0.2，0.4，0.7，1.0]。

0.2以下代表X1，0.2~0.4代表X2，0.4~0.7代表X3，0.7~1代表X4。

这样，如果产生一个随机概率为0.5，加入数组排序后，0.4~0.7之间，是X3相加所在的概率区间，返回index=2。

由于区间分布的确定是按照X集合顺序的，所以该索引也正是X3在原集合中的索引。

特点

利用几何概形，概率数组分布在0到1之间，不再需要扩大倍数和取整操作，基本可以保证概率平均分布，避免大量重复的情况

概率分配的排序过程，可以使用java默认的排序工具类，也可以自己实现。保证时间复杂度最小。

复杂度 ：

准备阶段，O(m)。m远小于n，因为概率只有几个，不会大量膨胀。

产生随机数，O(1)

排序取下标，根据排序算法，O(logn)即可实现

取值，根据下标，O(1)；

设计一个抽奖方法

公司年会抽奖，高并发的条件下，从数据库和程序的角度提出优化方法

抽奖可以根据每个商品的中奖人数和总人数设置概率区间，用户抽到的数在概率区间内就获取奖品，每个用户抽完，概率区间就会发生变化，可以保证所有商品都会被抽完。

 

系统设计：

后台配置活动规则，奖品信息，奖品概率，奖品库存等

前台展示活动入口

 

抽奖算法：

采用随机数法

 

高并发处理：

频繁使用的数据放入缓存：如奖品数据，奖品概率和库存数据，活动数据，用户数据

用户中奖信息保存采用消息队列的方式异步保存

库存的计算可以使用redis的计数器，跟原库存比较

 

 

线程安全处理：

使用分布式锁保障