随机 概率 选中 算法实现

因为最近项目中要完成，判断一件事情依照指定概率，随机的是否能被抽中？这样就是一个简单的随机算法实现。

说个简单的例子，比如：

一个常见的场景，在游戏中打一个怪物，10%几率出现miss，那么这次攻击是命中还是miss呢？我们可以用随机数来实现，miss的范围是[1,10]，命中的范围是[11,100]，然后我们取一个随机数，比如60就是命中了，如果不幸取到8就是miss了。只要测试的次数足够多，那么miss的比例将会趋向于10%。

再比如说，很多网站上面的转盘抽奖的例子，比如一个大圆盘，按照面积来划分，10%的区域是一等奖，20%是二等奖，30%是三等奖，40%是未中奖，那么你现在准备转一次，请问，这次我到底该中几等奖还是不中奖？这个过程是用算法怎么实现的？

很简单，利用随机数来实现。

比如a概率为10%，b概率为20%，c概率为30%，d概率为40%，那么他们的概率值范围分别是： 
a[1,10] 
b[11,30] 
c[31,60] 
d[61,100] 
然后取一个[1,100]的随机数，落到谁的范围谁就是选中了。 

这个就是最基本，最简单的过程了，现在看下面的实现：

public class Test {       /**      * 概率选择      * @param keyChanceMap key为唯一标识，value为该标识的概率，是去掉%的数字      * @return 被选中的key。未选中返回null      */       public static String chanceSelect(Map<String, Integer> keyChanceMap) {            if(keyChanceMap == null || keyChanceMap.size() == 0)                 return null;                        Integer sum = 0;            for (Integer value : keyChanceMap.values()) {                 sum += value;            }            // 从1开始            Integer rand = new Random().nextInt(sum) + 1;                        for (Map.Entry<String, Integer> entry : keyChanceMap.entrySet()) {                 rand -= entry.getValue();                 // 选中                 if(rand <= 0) {                      return entry.getKey();                 }            }                        return null;       }  }  

当然，你也可以写个测试类，来看看，不过，你会发现，落在每个区间内的数值量刚好和比例是一致的，尤其是在数量比较大的时候，更明显。

在这里用到了hashmap，其实map和数值有点像，都是一个key对一个value，只不过数值下标是固定的0，1,2,3.。。而map比较灵活。感觉这种算法比较有意思。记录一下。