javascript发红包算法，粗糙版?

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謓dêシ累了 VIP1 2020/10/12

来自：北京市-电信

二倍均值法：
假设总金额是M元，N个人，每次抢的金额=(0, (M/N) *2)，比如，还是之前说的条件，金额100，人数10，

第一个人抢的金额是 (0,20)，抢到的数值，根据正态分布，应该是10左右，远低于10的概率很小，同样远大于10的概率和很小，这里假设第一个人抢到的数值是10；

第二个人抢的金额是(0,90/9 *2)=(0,20)，同第一个人，第二个人红包金额也应该是10附近；

剩下的人，以此类推。

查阅了“微信红包的架构设计”，里面就是使用的这个方法。但是，这个算法，也不是完美的，假如第一个人抢到15，第二个人的范围是(0,18.89)，假如第二个人又抢到很高，那对后面的人是不利的

另外，还看到了一种叫“线性切割法”的算法，这个算法的思想是：把总金额数值，想象成一条绳子，对绳子切割N-1刀(N就是人的数量)，每个人抢到的红包金额就是切割的绳子的占比，但是，这方法也不能避免“无限循环小数”问题；并且，对每个人抢到的金额尽量平均，该如何保证呢？需要考虑的点很多，时间复杂度、空间复杂度都比较高

     // 生成随机数范围值，保留两位小数
      function random(m, n) {
        let r = Math.random()*(m-n)+n
        let res = (r*100).toString().split('.')[0]
        res = Number(res)/100
        return res
      }

      function randAlloc(totals, n) {
        let resValue = 0
        let result = []
        let total = totals
        let length = n
        
        for(let i=0; i<length-1; i++) {
          let n = random((total-resValue)/(length-i)*2, 0.01)
          resValue= (resValue*100+n*100)/100
          result.push(n)
        }
        let last = (total*100-resValue*100)/100
        result.push(last)
        return result
      }

      console.log(randAlloc(100,10))

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謓dêシ累了 VIP1 2020/10/15 第1楼

来自：北京市-电信

Uid生成：

function uuid() {
			var s = [];
			var hexDigits = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
			for(var i = 0; i < 36; i++) {
				s[i] = hexDigits.substr(Math.floor(Math.random() * hexDigits.length), 1);
			}
			s[14] = "4"; // bits 12-15 of the time_hi_and_version field to 0010
			s[19] = hexDigits.substr((s[19] & 0x3) | 0x8, 1); // bits 6-7 of the clock_seq_hi_and_reserved to 01
			s[8] = s[13] = s[18] = s[23] = "";
			var uuid = s.join("");
			return uuid;
		}

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