經(jīng)典的概率算法。

現(xiàn)在有數(shù)組：[10, 20, 30, 40] 。

假設(shè)對應(yīng)中獎幾率：特等獎10%，一等獎20%，二等獎30%，三等獎40%，總共100%。

算法開始時(shí)，從數(shù)組中選出一個(gè)值$html' target='_blank'>value，再從1-100概率空間內(nèi)隨機(jī)選出一個(gè)數(shù)$rand。

比較$value和$rand，如果$rand在$value概率范圍之內(nèi)，則直接返回$value對應(yīng)的key。

如果不在，則將概率空間的值減去$value值。

在本例中，第一次判斷之后，就是減去10，也就是說第二次是在1-90這個(gè)范圍內(nèi)篩選的。

這樣篩選到最后，總會有一個(gè)數(shù)滿足要求。

就相當(dāng)于去一個(gè)箱子里摸東西，

第一個(gè)不是，第二個(gè)不是，第三個(gè)還不是，那最后一個(gè)一定是。

這個(gè)算法簡單，而且效率非常高。

 ?php function getRand($arr) $result =  //概率數(shù)組的總概率精度 $sum = array_sum($arr); //概率數(shù)組循環(huán) foreach ($arr as $key = $value) { $rand = mt_rand(1, $sum); if ($rand = $value) { $result = $key; break; } else { $sum -= $value; unset ($arr); return $result;使用范例：$a = [10, 20, 30, 40];// 輸出3的概率最大echo PHP： . getRand($a);

 script  function getRand(arr) { var result = 0; var sum = arr.reduce(function(a, b) { return a + b; for (index in arr) { rand = Math.round(Math.random() * (sum - 1) + 1); if (rand = arr[index]) { return index; } else { sum -= arr[index]; return result; // 使用示例，輸出2的概率最大 var a = [10, 20, 30, 40]; document.write( br / Javascript: + getRand(a)); /script 使用范例： // 使用示例，輸出3的概率最大 var a = [10, 20, 30, 40]; document.write( br / Javascript: + getRand(a));

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