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微信红包玩牛牛作弊器

   日期:2015-06-01  来源:www.zhankua.com   浏览:102   编号:21Z791466
 假如你有一台智能手机或苹果手机,假如你在上面装了某个软件,那么你本年的新年很也许是在下面这样的场景中度过的:   

这也使得很多的网友宣布了下面的感慨:
而近来几天不少群里边又流行起来一种“红包接力”的玩法,大约的规矩是:群里边先由一人发一个红包,然后咱们开端抢,其间金额最大的那自个持续发新一轮的红包,以后不断往复循环。
红包初级模型——切面条法:
要进行模仿试验,就需要设定一个红包金额的分配机制。但由于微信红包的算法并没有揭露,所以咱们只好从调查到的表象动身,“反推”出一个模型,让它尽量契合调查成果。本来这即是科学方法的精华:咱们也许永久不也许知道世界的“源代码”,但咱们能为世界树立一个满意好用的模型。
微信的红包是一个个抢的,所以很简略给人以这样的形象:红包成堆钱摆在那里,榜首自个闭眼抓一把,第二自个再抓一把,等等。可是假使果真如此,后来的人全体而言就要吃亏。这样既不公正,也不满意实践中的调查。   
所以,更合理的做法是,一开端就把一切的钱一次性分红几个包,每人抓一个,每个包都是等同的,里边的钱数希望都是总金额的几分之一。满意这个需求的做法当然不止一个,但咱们先思考最契合直觉的方法——切面条。
假如你有一根面条要随机分红5根,怎么分?闭上眼睛剁4刀就行了。换成数学言语,即是在一条线段上随机扔4个点,分红5段。
如今你要把红包分红5份,好办,拿出你方才剁的面条,每一根面条有多长,对应的红包就塞多少钱。
(当然,面条是接连的,而红包是离散的——每个包的钱数都是1分钱的整数倍。但钱多的时分这点区别无关紧要,而要是有人发了个全一分钱的红包,仍是暂停评论把他踢出群比较好。)
以下即是切面条法分红包的一个实例,总金额为1元,分5
0.02669467, 0.248426309,0.23745777,0.35864430,0.12877695   
这贫富差距也太大了吧?假如红包总金额是100,那么领得最多的人能够得到35.86元,而起码的只要2.67元。榜首名得到三分之一多的钱,终究一名不到三十分之一?本来这彻底不极点。关于这种分法,咱们能够数学上证实,当1块钱(或许长度为1的面条)分红n份儿的时分,
第k大的值,希望为1/n*(1/n+1/(n-1)+1/(n-2)+…+1/k)。(证实留作操练(被踢飞))
所以,最大值的希望为 1/n*(1/n+1/(n-1)+1/(n-2)+…+1),而最小值的希望为 1/n^2。
换言之,在n=5的时分,均匀而言,五自个应当别离拿到的红包巨细是:0.456666……,0.256666……,0.156666……,0.09,0.04。真是朱门酒肉臭路有冻死骨啊。
好吧,尽管这恐怕和很多人的形象相符,但毕竟也太悬殊了,能不能添加一个调理杆,让红包间的区别稍微小一点呢?
红包进阶模型——狄利克雷散布  
复习一下方才的切面条模型要害。

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1 一次能够生成n个随机数,且总和为1,这样每个数乘以红包总金额即是每自个分得的钱;
2 每个随机数的希望应当对等,即n分之一,这是为了确保咱们抢红包时机对等;
如今咱们为它添加一个第三条:
3 有一个参数能够用来调理红包的“公正”程度。这儿的公正不是指时机公正,而是说每次发红包咱们实践拿到手的钱是不是相近,即金额分配的波动性是大仍是小。比方100元的红包发给10自个,假如每人都是10元摆布,咱们认为这种分配更公正些;假如起码的才0.8元,最多的有20元,明显就有失公允了(意外的是作者好几次碰到这种情况……)。
走运的是,在很多的随机变量散布中,有一个“狄利克雷散布”十分合适上面列出的这些情况。狄利克雷散布自身有n个参数,但为了满意条件2,咱们能够只用一个参数 α 来决议它的详细方式。α 越大,每人分得的金额份额就越倾向于均匀,反之则波动性越大。
更走运的是,咱们开端提出的切面条分法,恰恰即是当α=1的时分,狄利克雷散布的最简略情况。
方才切面条的成果,也即是α=1时的狄利克雷散布生成的随机数;
0.02669467, 0.248426309,0.23745777,0.35864430,0.12877695
而下面是α=10时的一组随机数
0.2459250,0.2722147,0.1717301,0.1398133,0.1703169
能够看出,当α=1时,金额分配的改变性十分大,而在α=10的景象下,金额的分配就均匀多了。
模仿接力游戏,开端 
有了这个设想的红包分配机制,咱们就能够来模仿红包接力的游戏。首要假定咱们有一个50人的群,每人初始手头上的可用金额为50元(这儿是为了发生“破产”表象而故意放低的,土豪们请疏忽此设定),依据规矩,每次红包的总金额是20元,发放给10自个,其间抢得最大红包金额的人将宣布下一轮的红包。假如或人发完红包后余额变成了负值,就不能再持续抢红包(请原谅这个丧尽天良的设定……),由于他/她现已发不起下轮红包了,但答应如今其余额为负。    
在咱们的模仿中,仍然对实践情况做了很多简化,比方假定抢到红包的人是在参与游戏的人中心均匀散布的(排除了财物为负的人)。在实践情况中,咱们也许会依据自个余额的多少来决议是不是持续参与,但在此咱们疏忽了这种也许。
咱们设定 α=2,并让红包接力100次,终究咱们的余额如下:
31.24 82.69 18.07 44.56 62.87 33.40 47.00 45.55 77.11 70.44
54.28 26.98 54.74 80.30 28.32 43.98 48.80 82.69 82.94 -11.00
34.30 80.64 60.68 47.34 40.13 52.55 23.39 62.67 92.20 72.43
41.55 40.12 50.51 81.30 51.17 43.36 34.93 64.38 42.70 -8.90
9.10 78.61 46.35 64.18 61.90 13.61 50.01 68.51 41.21 54.14
能够看出,有两位兄弟意外破产了,而终究财物最多的有92.20元,几乎翻了一倍。一个很明显的事实是,破产的玩家都是由于“中头奖”中得太多了, 致使入不敷出。相反,终究收得92.20元的这位玩家归于“闷声发大财”。经计算,他/她取得榜首名0次,第二名3次,第三名2次,第四名2次,第五名4次,等等。



下面展现了每自个的金钱改变情况:
当然,概率面前人人对等,没有谁能预知自个抽中红包后会是最大的仍是最小的,所以从对称性的视点思考,自个选择的成果是彻底随机的。可是,从悉数群的视点来看,有一个目标却在悄然发生改变,那即是这个群的“贫富差距”。
均匀仍是独大?基尼系数来判别  
咱们注意到,在游戏最开端的时分,咱们的资金都是相同的(50元),而在100次接力以后,几家欢欣几家愁,贫富差距被拉大了。所以咱们有两个很天然的疑问:1. 怎么量化这种贫富差距?2. 跟着游戏的进程,贫富差距会有怎样的改变?
关于榜首个疑问,咱们能够借用经济学中的一个概念来予以答复,那即是所谓的“基尼系数”(Gini Coefficient)。基尼系数通常被用来衡量一个国家居民收入的公正性,其取值在0到1之间,越大表示贫富差距越大,即少有些的人掌握了这个经济体大多数的收入。基尼系数的计算公式能够在它的维基页面中找到,关于之前的模仿游戏成果,计算出的基尼系数是0.2551。
这个成果的肯定数值也许并没有太大的含义,因而咱们在每一轮接力以后都计算出其时这个群的基尼系数,然后调查它的改变。成果如下:
在这儿咱们将接力次数延伸到了500次。能够看出,跟着接力的进行,基尼系数的全体趋势是在不断变大的,意味着贫富差距会跟着游戏的进行变得越来越大。这本来很好了解:总是会有人由于拿了太多头奖而破产,这样财富会在越来越少的人中心进行分配,所以相应地贫富差距就拉大了。  
红包越“公正”,  
前面说到,在咱们的模型中有一个参数 α 用来操控红包金额分配的“公正”程度(或许更精确地说,是“均匀”的程度,由于就时机而言,每自个分得金额的也许性都是相同的,但就每一次实践分得的金额而言,α 越大,这种分配越倾向于均匀,即成果的波动性越小)。下图展现了一组随机模仿试验的成果,其间咱们模仿了20次红包接力的游戏,10次取 α=2, 别的10次取 α=20。每次游戏中,红包都接力了500次。
能够看出,红线和蓝线尽管有所堆叠,但全体来看蓝线的取值要比红线更大,也即是说,红包金额越“公正”,贫富差距反而会越大。   
这个定论看起来也许有些反直觉,但本来也入情入理:假如红包的分配是肯定公正的,那么榜首名得到的金额就将是2元,而下一轮又有必要送出20元,所以 一共亏本18元;假如红包金额的波动性很大,就会有一有些人得到的金额小于2元,而榜首名就会得到更多,也就更不简略破产。所以说,一个规矩是不是真的“公正”,不能只看其外表。

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