微信红包的金额是怎么算的？

微信群里面发红包，群里成员领到的拿带此红包金额一般是随机的，所以每个人领的红包次数都各不相同，有的领的消迅多些，有的领地只有0.01分，要想发的红包每个人领的钱数都一样，这就需要你再发红包的时候，写上专门的数字，系统会根据你发红包的人数平均分给每一个抢红包的人。

用户在微信中抢红包时分成抢包和拆包两个 *** 作。抢包决定红包是否还有剩余金额，但如果行动不够迅速，在拆包阶段可能红包已经被其他用户抢走的情况。

红包的金额是在什么时候算？ 据某架构群腾讯财付通专家反馈，红包的金额是拆的时候实时计算，而不是预先分配，实时计算基于内存，不需要额外存储空间，并且实时计算效率也很高。每次拆红包时，系统取0.01到剩余平均值*2之间作为红包的金额。

为了保证每次 *** 作的原子性，拆包过程中使用了CAS，确保每次只有一个并发用户拆包成功。拆包CAS失败的用户可以由系统自动进行重试。但也有可能在重试过程中被别的用户抢得行中先机而空手而归，因此严格意义拆包的调用也未能保证用户先到先得。

基于上面的原因，当时在群中提到这种算法有些复杂，微信红包为了减少存储，每次进行了一个理解稍复杂的实时计算。对比大部分架构师想到的预分配金额的做法，预先分配金额需要将金额保存在一个内存队列中，如果红包的份额较多，则需要较大的存储空间。而微信红包仅保存 count:balance 这样2个数字。count指还剩几个人可以抢，balance只还剩下的金额。

但是预分配金额也并不是非得需要额外存储。比如利用随机算法，在种子相同的情况下，随机数实际上返回的随机序列也是固定的。

实际上，微信群红包采用的是二倍均值法，也就是每次随机上限为剩余红包金额均值的两倍。

这几天过年，大家在红包群里抢了很多红包。你有没有试过抢一个总金额几百，只有几毛钱的红包？为什么有的人能拿到总额的一半甚至更多灶历？接下来我给大家讲讲微信红包分发的算法原理。对于每个红包，其金额是随机的，从0.01到剩余平均值的两倍不等。比如你发一个100元的红包，平均值是10元，那么第一个红包在0.01元到20元之间。如果目前生成三个红包，一共40元，还剩七个红包，还剩60元。那么残差平均值就是60/7，大概是8.57。那么目前的红包金额在0.01元到17.14元之间。当然，如果剩余的红包金额只够给每个红包一分钱，剩余的红包就直接兑换成一分钱。如果只剩下一个红包，剩余金额会包亏闷含在最销辩弯后一个红包里。

我们在一个20人的群中，自己发红包以及结合其他人发出红包的情况，整合成两轮的数据。每次金额设置都是20块并且有20个，第一轮是发了15次，第二轮是发了19次，总结成表格，然后为了避免突发的数据影响判断，我们将两轮数据杂糅从而生成了其他的三轮数据，一共是五轮数据。罗列如下表，高亮的数据为最佳手气。每一列的数据最早抢到红包的在最底端，越往上越晚抢。

从所有黄色的数值（最佳手气金额）可看出，所有最佳手让枣饥气值都在平均值*2的前后附近（平均值=总金额/红包总个数，这里平均值=20/20=1），事实上确实如此，可通过微信红包分发算法得到验证，算法具体见后文

然后我们选取部分数据开始制作散点图。横轴为1-20，分别表示抢到红包的人的编号，随递增而越早。也就是20代表最早抢到的人。纵轴为金额。同样的形状颜色的点代表一次发红包，然后我们抓取部分数据显示为散点图，越密集代表该顺序位的用户得到的金额越稳定。散点图如下：

规律一：我们可以看到，所有红包大多数金额分布在0.5到1.5元之间，显示为图中方框所示，大部分点都分布在这个位置。然后是顺序位密集程度的对比，可以发现20、19，也就是最先抢到红包的人，小圆圈所示基本的坦返点都集中在小范围，说明先抢红包的人得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。大圆圈所示的是极不稳定，飘忽的金额分布，表示越晚抢红包得到的金额会飘忽不稳，但同时，抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。

根据上面的分析，我们又写了一个过滤计数函数，针对金额的分段的红包个数进行统计：

比如2.0-2.5

得到如下金额分布：

折线图：

规律二：绝大多数的红包的金额都集中在1-1.5，也就是说20块钱发20个红包的金额分布集中在比平均数大一点点的附近，同时较大幅超过平均数金额的红包大大少岩薯于低于于平均数的红包数量。

那我们继续扩大数据的规模，将几轮数据的均值和标准差分别做成折线图：

综合上面各个折线图的情况，我们可以得到越早抢红包的标准差越小，越晚抢红包的标准差越大，但同时，由均值和总额可以看出来，越早抢红包的均值往往要更高，红包金额得到最佳手气概率也会相对较小，越晚抢红包的人则得到最佳手气等大手气的概率更大。

为了得到更为趋近规律的曲线和规律，我们决定将两轮真实数据合并起来，然后给出幂函数的趋近线（虚线），如下图：

由于均值受极值波动影响较大，所以我们去除一些因为偶然差产生的极端点（圆圈的点）从而发现是递增的趋势。

规律三：可以很明显的看到，均值是随着抢红包的越晚而缓慢递减，标准差值同时也往上递增，这个趋势结合之前的分析，我们猜想，即标准差越大说明，领取到最大的红包和最小红包的风险越大，也就是说越晚抢标准差越大，对于冒险主义者来讲是最好的，因为他有很大概率获得最大的金额，但也大概率获得最小的红包，风险与收益并存；均值越大，说明每次都拿到一个不大不小的红包，虽然获得最小和最大金额红包的概率很小，但起码不亏本，也就是说越早抢，均值越稳定，这比较适合不喜欢冒险的人。

验证预测结果：

21：24分　发送预测结果到另一位同学微信：

　

随后开始发红包：

结果：

最佳手气为第8个人且金额为1.13

与预测结果一致，规律基本正确！

总结：

（1）最佳手气为1.13块，根据我们推导的预测公式=总额/红包总个数*2*随机数（0-2的double数）, 也就是说最佳手气在总额/红包总个数*2值的前后附近。这里我们判断在0.8-1.3之间，推断正确

（2)平均值为0.5元，0.5-0.8元的红包有3个，小于0.5的红包有6个，说明大于平均值的红包个数多于小于平均值的个数。与我们的第二点预测完全正确

(3)最佳手气位置：根据我们的散点图发现，最先抢到红包的人，得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。表示越晚抢红包得到的金额波动较大，但同时抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。所以我们推断，最佳手气位置在最后20%-30%之间。

微信红包随机分发算法c＋＋模拟：

基本思路：每次抢到一个红包金额等于：红包剩余金额/红包剩余个数*2*随机数（0-1的double型），如果计算的结果小于等于0.01，则取0.01值

主要代码：

double packages[50000]

double Luckiest_money=0

void getPackage(int remainSize,double remainMoney){

srand((unsigned)time(NULL))

for(int i=0i

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