在 Java 中实现随机抽奖的方法，通常我们会使用java.util.Random类来生成随机数，然后基于这些随机数来选择中奖者。以下将给出几种常见的随机抽奖实现方式，包括从数组中抽取、从列表中抽取以及基于权重的抽奖方式。
1. 从数组中抽取
import java.util.Random; public class LotteryFromArray { public static void main(String[] args) { String[] candidates = {"Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eva"}; Random random = new Random(); // 生成一个0到candidates.length-1之间的随机数 int index = random.nextInt(candidates.length); // 输出中奖者 System.out.println("中奖者是：" + candidates[index]); } }
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2. 从列表中抽取
使用ArrayList或LinkedList等集合类也可以实现抽奖，特别是在需要动态添加或删除候选人时。
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class LotteryFromList { public static void main(String[] args) { List<String> candidates = new ArrayList<>(); candidates.add("Alice"); candidates.add("Bob"); candidates.add("Charlie"); candidates.add("David"); candidates.add("Eva"); Random random = new Random(); // 生成一个0到candidates.size()-1之间的随机数 int index = random.nextInt(candidates.size()); // 输出中奖者 System.out.println("中奖者是：" + candidates.get(index)); } }
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3. 基于权重的抽奖
在一些情况下，每个候选人的中奖概率可能不同，这就需要实现基于权重的抽奖。
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class LotteryWithWeights { static class Candidate { String name; int weight; // 权重 public Candidate(String name, int weight) { this.name = name; this.weight = weight; } } public static void main(String[] args) { List<Candidate> candidates = new ArrayList<>(); candidates.add(new Candidate("Alice", 1)); candidates.add(new Candidate("Bob", 3)); candidates.add(new Candidate("Charlie", 1)); candidates.add(new Candidate("David", 2)); candidates.add(new Candidate("Eva", 3)); Random random = new Random(); int totalWeight = 0; for (Candidate candidate : candidates) { totalWeight += candidate.weight; } int target = random.nextInt(totalWeight) + 1; int sum = 0; for (Candidate candidate : candidates) { sum += candidate.weight; if (sum >= target) { System.out.println("中奖者是：" + candidate.name); break; } } } }
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在上述基于权重的抽奖示例中，我们定义了一个Candidate类来存储候选人的姓名和权重。然后，通过累加权重并生成一个随机数来决定中奖者。注意，这里我们通过random.nextInt(totalWeight) + 1来确保生成的随机数是从 1 到总权重（包含）之间的，从而避免 0 值导致的问题。最后，通过遍历候选人列表并累加权重，找到大于或等于随机数的第一个候选人作为中奖者。
以上三种方法分别适用于不同的场景，可以根据实际需求选择使用。
文章转载自：TechSynapse
原文链接：https://www.cnblogs.com/TS86/p/18438670
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