随机数是专门的随机实验的结果，在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的实验组的过程中，或许在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。产生随机数有多种不同的方法，这些方法被称为随机数发生器。随机数量重要的特性是：他所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无联系。

今天我们讨论的问题就是基于随机数展开的。总所周知，彩票就是一种随机的发生，但是在这随机的表面下实际上是一种有目的行的控制的随机。简而言之是在大概率下的随机生成

定义概率集
 改造概率集
 随机生成概率集索引
 通过率索查找元素
 测试数据验证
 加入战队

定义概率集


/**
 * 定义一个连续集合
 * 集合中元素x满足:(minElement,maxElement]
 * 数学表达式为：minElement < x <= maxElement
 *
 */
public class ContinuousList {

    private double minElement;
    private double maxElement;

    public ContinuousList(double minElement, double maxElement){
        if(minElement > maxElement){
            throw new IllegalArgumentException("区间不合理，minElement不能大于maxElement！");
        }
        this.minElement = minElement;
        this.maxElement = maxElement;
    }

    /**
     * 判断当前集合是否包含特定元素
     * @param element
     * @return
     */
    public boolean isContainKey(double element){
        boolean flag = false;
        if(element > minElement && element <= maxElement){
            flag = true;
        }
        return flag;
    }

}

首先通过一个类ContinuousList来存储概率集的对象，用来表示在宿主轴^1上。这里友情提醒一下，这里的概率集并不一定需要概率和为100% ，这里的概率提供方只需要提供一个权重就行了，我们在投射到宿主轴^1上的时候自动会一次补全的，最后也是通过随机数看在那块权重对应的索引上的。就好想将权重类似铺砖一样依次铺满就行，然后随机扔一个石子看在那一块就行。

构造概率因子

概率平铺示意图

示意图

改造概率集

上面我们提到供应方提供的是权重，图一提供{10,10,5,5,30,10,5,25}，总和为100(不是必须是100，这里100只是为了方便观测)这些表示的意思是生成第0位的该路为10/100=10%。现在加入我们有一个数组集合为{“a”,”b”,”c”,”d”,”e”,”f”,”g”,”h”}这八个字符。那么现在通过图一的构造，那么生成a~h的概率分别是{10%,10%,5%,5%,30%,10%,5%,25%}
那么如何通过权重转变为概率的呢。

首先第一个元素权重为10，则其在宿主轴^1上的分布范围为 0~10
第二个元素权重10，对应的分布范围则为10~20
第三个元素权重5，对应的分布范围则为20~25
第四个元素权重5，对应的分布范围则为25~30
第五个元素权重30，对应的分布范围则为30~60
第六个元素权重10，对应的分布范围则为60~70
第七个元素权重5，对应的分布范围则为70~75
第八个元素权重25，对应的分布范文责问75~100

分布图

随机生成概率集索引


/**
 * 进行抽奖操作
 * 返回：奖品的概率list集合中的下标
 */
public int randomColunmIndex(){
    int index = -1;
    Random r = new Random();
    double d = r.nextDouble() * maxElement;  //生成0-1间的随机数
    if(d == 0d){
        d = r.nextDouble() * maxElement;     //防止生成0.0
    }
    int size = lotteryList.size();
    for(int i = 0; i < size; i++){
        ContinuousList cl = lotteryList.get(i);
        if(cl.isContainKey(d)){
            index = i;
            break;
        }
    }
    if(index == -1){
        throw new IllegalArgumentException("概率集合设置不合理！");
    }
    return index;

}

现在我们的宿主轴^1已经构建好了，下面我们基于各个读者使用的语言生成0~1的随机数，然后按宿主轴^1的比例放大至宿主轴^1上。
例如：随机生成0.5238 ，上述的宿主轴^1长度是100 ，则此次生成的随机数0.5238对应宿主轴^1上的52.38。52.38在30~60这个区间范围，所以此次随机生成的所以则为30～60对应的索引3(从0开始)