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其實發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的數據庫空間呢，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
{
  /**
   * 概率統計數據
   * 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";
}

這是一個很經典的概率算法函數：

function get_rand($proArr) { 
  $result = ''; 
  //概率數組的總概率精度 
  $proSum = array_sum($proArr); 
  //概率數組循環 
  foreach ($proArr as $key => $proCur) { 
    $randNum = mt_rand(1, $proSum);       //抽取隨機數
    if ($randNum <= $proCur) { 
      $result = $key;             //得出結果
      break; 
    } else { 
      $proSum -= $proCur;           
    } 
  } 
  unset ($proArr); 
  return $result; 
}

假設：我們有這樣一個數組：a獎概率20%，b獎概率30%，c獎概率50%

$prize_arr =array('a'=>20,'b'=>30,'c'=>50);

模擬函數執行過程：

總概率精度為20+30+50=100

第一次數組循環，$procur=20

假設抽取的隨機數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，總概率精度變為100-20=80

第二次數組循環，$procur=30

假設抽取的隨機數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，總概率精度變為80-30=50

第三次數組循環，$prosur=50;

假設抽取的隨機數rand(1,50)，不管怎么抽，隨機數都會<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

/*
 * 經典的概率算法，
 * $proArr是一個預先設置的數組，
 * 假設數組為：array(100,200,300，400)，
 * 開始是從1,1000 這個概率范圍內篩選第一個數是否在他的出現概率范圍之內， 
 * 如果不在，則將概率空間，也就是k的值減去剛剛的那個數字的概率空間，
 * 在本例當中就是減去100，也就是說第二個數是在1，900這個范圍內篩選的。
 * 這樣 篩選到最終，總會有一個數滿足要求。
 * 就相當于去一個箱子里摸東西，
 * 第一個不是，第二個不是，第三個還不是，那最后一個一定是。
 * 這個算法簡單，而且效率非常 高，
 * 關鍵是這個算法已在我們以前的項目中有應用，尤其是大數據量的項目中效率非常棒。
 */
function get_rand($proArr) {
  $result = '';
  //概率數組的總概率精度 
  $proSum = array_sum($proArr);
  //概率數組循環 
  foreach ($proArr as $key => $proCur) {
    $randNum = mt_rand(1, $proSum);
    if ($randNum <= $proCur) {
      $result = $key;
      break;
    } else {
      $proSum -= $proCur;
    }
  }
  unset ($proArr);
  return $result;
}
 
 
/*
 * 獎項數組
 * 是一個二維數組，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，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，
 * 數組中v的總和（基數），基數越大越能體現概率的準確性。
 * 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'=>'數碼相機','v'=>5),
  '2' => array('id'=>3,'prize'=>'音箱設備','v'=>10),
  '3' => array('id'=>4,'prize'=>'4G優盤','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循環獎項設置數組，
 * 通過概率計算函數get_rand獲取抽中的獎項id。
 * 將中獎獎品保存在數組$res['yes']中，
 * 而剩下的未中獎的信息保存在$res['no']中，
 * 最后輸出json個數數據給前端頁面。
 */
foreach ($prize_arr as $key => $val) {
  $arr[$val['id']] = $val['v'];
}
$rid = get_rand($arr); //根據概率獲取獎項id 
 
$res['yes'] = $prize_arr[$rid-1]['prize']; //中獎項 
unset($prize_arr[$rid-1]); //將中獎項從數組中剔除，剩下未中獎項 
shuffle($prize_arr); //打亂數組順序 
for($i=0;$i<count($prize_arr);$i++){
  $pr[] = $prize_arr[$i]['prize'];
}
$res['no'] = $pr;
print_r($res['yes']);