微信土豪群抢红包专用软件图
核心提示：微信土豪群抢红包专用软件图微信红包接龙技巧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
微信土豪群抢红包专用软件图
微信红包接龙技巧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
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：
这也使得许多的网友宣布了下面的慨叹： 而最近几天不少群里边又流行起来一种
“红包接力”的玩法，大概的规矩是：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。
这时分咱们或许就会问了，一向这么玩下去会有啥成果呢？是“闷声赚大钱”了
，仍是“错过几个亿”了？是最终完成“共同富裕”了，仍是成为“寡头独占”
了？要答复这些疑问，咱们无妨用计算模仿的方法来做一些随机试验，得到的成
果或许会让你大跌眼镜呢。
红包进阶模型（散布）&&&
温习一下方才的切面条模型要害。
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平等，即n分之一，这是为了保证咱们抢红包时机平等；
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附近，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，咱们以为这种分配
更公正些；假如最少的才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，在许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
布的最简略状况。
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.， 0.，0...
而下面是α=10时的一组随机数：
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 了这个假想的红包分配机制，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（这儿是为了产生“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 发完红包后余额成为了负值，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许多简化，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，最终咱们的余额如下 咨询财富热线：
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
可 以看出，有两位朋友意外破产了，而最终财物最多的有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， 致使捉
襟见肘。相反，最终收得92.20元的这位玩家归于“闷声发大财”。经计算，他/
她取得第一名0次，第二名3次，第三名2次，第四名2次，第五名 次，等等。
下面展现了每自个的金钱改变状况
当然，概率面前人人平等，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。但是，从整个群的
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？尼系数来判别 &
咱们注意到，在游戏最开端的时分，咱们的资金都是一样的（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。所以咱们有两个很自然的疑问
：1. 怎么量化这种贫富差距？2. 跟着游戏的进程，贫富差距会有如何的改变？&
对 于第一个疑问，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
“尼系数”（Gini Coefficient）。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，越大表明贫富差距越大，即少有些的人把握了这个
经济体 大有些的收入。尼系数的计算公式能够在它的维页面中找到，关于之前的
模仿游戏成果，计算出的尼系数是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
出其时这个群的尼系数，然后调查它的改变。成果如下：咨询财富热线：
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，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
其 实极好了解：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”，贫富差越大&&
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
也许性都是一样的，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，红线和蓝线虽然有所堆叠，但整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，但本来也合情合理：假如红包的分配是肯定公
正的，那么第一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，
而第一名就会得到更多，也就更不容易破产。所以说，一个规矩是不是真的“公
平”，不能只看其外表。
出其不意的更多玩法
除了前面说到的这个规矩，咱们还能够思考一系列别的的玩法：
1. 之前的规矩记为1号；
2. 玩法2：第一个红包金额为20，第二个为21， 第三个为22，……到30后又递减
至20，以此重复；
3. 玩法3：下一个红包的总金额是上一轮的最大金额加10；
4. 玩法4：下一个红包的总金额是上一轮最大金额的4倍，30封顶；
5. 玩法5：下一个红包的总金额是上一轮最大金额的5倍，30封顶；
你必定奇怪玩法4和玩法5只差一个数，为啥要独自列出来。这儿能够先剧透一下
，原因是它们有着大相径庭。在给出成果之前，咱们能够先依据自个的直觉给这
几种玩法排个序，然后再和下面的成果比照一下，看看是不是真的让你大跌眼镜
下面是这五种玩法的比照图，悉数取10个红包，α=2，初始20元。每种玩法咱们
模仿10次，也即是有10条尼系数曲线。&&
能够看出，依照贫富差距排序，从大到小分别是玩法5&玩法2&玩法1&玩法3&玩法4
。如何，你猜对了吗？
我相信你必定被4和5之间的“大相径庭”惊呆了。为啥一个是最大，而另一个乃
至是平整的呢？其 实，规矩里边4和5这两个系数十分要害。在α=2、分10个包的条件下，第一名
均匀能拿到红包金额的23%摆布。4乘以23%得到0.92&1，换 言之红包会变得越来
越小。比方第一轮最大假如是4，下一轮的总金额即是16；这一轮最大也许就成为
了3，那么再下一轮总金额就成为了12……到了后来，总 金额小于1分钱，就坚持
不变了（图中的水平线有些）。相比之下，5乘以23%得到115%，成果红包会变得
越来越大，而由于咱们设定了30块钱封顶，会让 每个红包稳定在30元附近，因而
贫富差距就依照“正常”的趋势逐步加大了。
能够想见的是，在4倍和5倍之间应当会有一个临界值，把这两种极点景象分隔开
来。时刻所限咱们没有进行谨慎的理论推演，但随机模仿表明这个数字在4.35摆
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<span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-size-adjust: -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-size-adjust: -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-size-adjust: -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); 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<span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-size-adjust: -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-size-adjust: -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-size-adjust: -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="widows: 2; text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: orphans: 2; float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-size-adjust: -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px">
<span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px"><span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px">【
如果你有一台智能手机或苹果手机，如果你在上面装了某个软件，那么你今年的春节很可能是在下面这样的场景中度过的：
这也使得众多的网友发出了下面的感慨：而最近几天不少群里面又流行起来一种&红包接力&的玩法，大概的规则是：群里面先由一人发一个红包，然后大家开始抢，其中金额最大的那个人继续发新一轮的红包，之后不断往复循环。
这时候大家或许就会问了，一直这么玩下去会有什么结果呢？是&闷声赚大钱&了，还是&错过几个亿&了？是最终实现&共同富裕&了，还是变成&寡头垄断&了？要回答这些问题，我们不妨用统计模拟的方法来做一些随机实验，得到的结果或许会让你大跌眼镜呢。
红包进阶模型（分布）&
复习一下刚才的切面条模型要点。
1 一次可以生成n个随机数，且总和为1，这样每个数乘以红包总金额就是每个人分得的钱；
2 每个随机数的期望应该均等，即n分之一，这是为了保证大家抢红包机会平等；现在我们为它增加一个第三条：&
3 有一个参数可以用来调节红包的&公平&程度。这里的公平不是指机会公平，而是说每次发红包大家实际拿到手的钱是不是相近，即金额分配的波动性是大还是小 比如100元的红包发给10个人，如果每人都是10元左右，我们认为这种分配更公平些；如果最少的才0.8元，最多的有20元，显然就有失公允了（不幸的 是作者好几次碰到这种情况&&）。
幸运的是，在众多的随机变量分布中，有一个&狄利克雷分布&非常适合上面列出的这些情况。狄利克雷分布本身有n个参数，但为了满足条件2，我们可以只用一个参数 & 来决定它的具体形式。& 越大，每人分得的金额比例就越倾向于平均，反之则波动性越大。
更幸运的是，我们开始提出的切面条分法，恰恰就是当&=1的时候，狄利克雷分布的最简单状态。
刚才切面条的结果，也就是&=1时的狄利克雷分布生成的随机数
0.， 0.，0...
而下面是&=10时的一组随机数：
0.....1703169
可以看出，当&=1时，金额分配的变动性非常大，而在&=10的情形下，金额的分配就平均多了。
模拟接力游戏，开始&
有 了这个假想的红包分配机制，我们就可以来模拟红包接力的游戏。首先假设我们有一个50人的群，每人初始手头上的可用金额为50元（这里是为了产生&破产& 现象而故意放低的，土豪们请忽略此设定），根据规则，每次红包的总金额是20元，发放给10个人，其中抢得最大红包金额的人将发出下一轮的红包。如果某人 发完红包后余额变成了负值，就不能再继续抢红包（请原谅这个丧心病狂的设定&&），因为他/她已经发不起下轮红包了，但允许现在其余额为负。&
在我们的模拟中，依然对实际情况做了很多简化，比如假设抢到红包的人是在参与游戏的人中间均匀分布的（排除了资产为负的人）。在实际情况中，大家可能会根据自己余额的多少来决定是否继续参加，但在此我们忽略了这种可能。
我们设定 &=2，并让红包接力100次，最后大家的余额如下：
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
可以看出，有两位朋友不幸破产了，而最后资产最多的有92.20元，几乎翻了一倍。一个很明显的事实是，破产的玩家都是因为&中头奖&中得太多了， 导致入不敷出。相反，最终收得92.20元的这位玩家属于&闷声发大财&。经统计，他/她获得第一名0次，第二名3次，第三名2次，第四名2次，第五名 次，等等。
下面展示了每个人的金钱变动状况
当然，概率面前人人平等，没有谁能预知自己抽中红包后会是最大的还是最小的，所以从对称性的角度考虑，个人选择的结果是完全随机的。但是，从整个群的角度来看，有一个指标却在悄悄发生变化，那就是这个群的&贫富差距&。
平均还是独大？尼系数来判断&&
我们注意到，在游戏最开始的时候，大家的资金都是一样的（50元），而在100次接力之后，几家欢喜几家愁，贫富差距被拉大了。于是我们有两个很自然的问题：1. 如何量化这种贫富差距？2. 随着游戏的进程，贫富差距会有怎样的变化？&
对 于第一个问题，我们可以借用经济学中的一个概念来予以回答，那就是所谓的&尼系数&（Gini Coefficient）。尼系数通常被用来衡量一个国家居民收入的公平性，其取值在0到1之间，越大表示贫富差距越大，即少部分的人掌握了这个经济体 大部分的收入。尼系数的计算公式可以在它的维页面中找到，对于之前的模拟游戏结果，计算出的尼系数是0.2551。&&
这个结果的绝对数值可能并没有太大的意义，因此我们在每一轮接力之后都计算出当时这个群的尼系数，然后观察它的变化。结果如下：&
在这里我们将接力次数延长到了500次。可以看出，随着接力的进行，尼系数的整体趋势是在不断变大的，意味着贫富差距会随着游戏的进行变得越来越大。这其 实很好理解：总是会有人因为拿了太多头奖而破产，这样财富会在越来越少的人中间进行分配，所以相应地贫富差距就拉大了，
红包越&公平&，贫富差越大&&
前 面提到，在我们的模型中有一个参数 & 用来控制红包金额分配的&公平&程度（或者更准确地说，是&平均&的程度，因为就机会而言，每个人分得金额的可能性都是相同的，但就每一次实际分得的金额 而言，& 越大，这种分配越倾向于平均，即结果的波动性越小）。下图展示了一组随机模拟实验的结果，其中我们模拟了20次红包接力的游戏，10次取 &=2， 另外10次取 &=20。每次游戏中，红包都接力了500次。
可以看出，红线和蓝线虽然有所重叠，但总体来看蓝线的取值要比红线更大，也就是说，红包金额越&公平&，贫富差距反而会越大。
这 个结论看起来可能有些反直觉，但其实也合情合理：如果红包的分配是绝对公平的，那么第一名得到的金额就将是2元，而下一轮又必须送出20元，所以 总共亏损18元；如果红包金额的波动性很大，就会有一部分人得到的金额小于2元，而第一名就会得到更多，也就更不容易破产。所以说，一个规则是否真的&公 平&，不能只看其表面。
出人意料的更多玩法&
除了前面提到的这个规则，我们还可以考虑一系列其他的玩法：
1. 之前的规则记为1号；
2. 玩法2：第一个红包金额为20，第二个为21， 第三个为22，&&到30后又递减至20，以此反复；
3. 玩法3：下一个红包的总金额是上一轮的最大金额加10；
4. 玩法4：下一个红包的总金额是上一轮最大金额的4倍，30封顶；
5. 玩法5：下一个红包的总金额是上一轮最大金额的5倍，30封顶；
你一定奇怪玩法4和玩法5只差一个数，为什么要单独列出来。这里可以先剧透一下，原因是它们有着天壤之别。在给出结果之前，大家可以先根据自己的直觉给这几种玩法排个序，然后再和下面的结果对比一下，看看是否真的让你大跌眼镜了。
下面是这五种玩法的对比图，全部取10个红包，&=2，初始20元。每种玩法我们模拟10次，也就是有10条尼系数曲线。&&
可以看出，按照贫富差距排序，从大到小分别是玩法5&玩法2&玩法1&玩法3&玩法4。怎么样，你猜对了吗？
我相信你一定被4和5之间的&天壤之别&惊呆了。为什么一个是最大，而另一个甚至是平坦的呢？
其 实，规则里面4和5这两个系数非常关键。在&=2、分10个包的条件下，第一名平均能拿到红包金额的23%左右。4乘以23%得到0.92&1，换 言之红包会变得越来越小。比如第一轮最大如果是4，下一轮的总金额就是16；这一轮最大可能就变成了3，那么再下一轮总金额就变成了12&&到了后来，总 金额小于1分钱，就保持不变了（图中的水平线部分）。相比之下，5乘以23%得到115%，结果红包会变得越来越大，而由于我们设定了30块钱封顶，会让 每个红包稳定在30元附近，因此贫富差距就按照&正常&的趋势逐渐加大了。
可以想见的是，在4倍和5倍之间应该会有一个临界值，把这两种极端情形分隔开来。时间所限我们没有进行严谨的理论推演，但随机模拟表明这个数字在4.35左右。
　　根据酷派内部公告显示，酷派总裁郭德英将不再任总裁一职，由常务副总李斌接任。张光强、赖赣峰升任酷派集团高级副总裁，李彦辰为助理总裁。
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最后的话&正如开篇所言，这只是红包算法的一个模型，并不一定就是背后的真实源代码。从经验和直觉上来看，这个模型（特别是在&较小时）对现实的模拟还算令人满意，不过严格的科学方法当然要做统计分析来验证这一模型是否符合现实了&&鉴于验证繁琐，红包数据收集不易，而且本身就是个娱乐项目，此处就不再对此较真。欢迎感兴趣的读者进行更深入的验证。&
ink" href="/" target="_blank">科技ink" href="/" target="_blank"><span style="text-transform: text-indent: 0 display: inline !im font: 15px/26px 'Microsoft YaHei', MingLiu, Georgia, sans- white-space: float: letter-spacing: color: rgb(51,51,51); word-spacing: 0 -webkit-text-stroke-width: 0px">讯】9月18日消息，阿里巴巴无疑是中国乃至全球最成功的互联网公司之一。几经波折在美国成功上市，让全球投资者为之疯狂，不过随着全球股市一路走低，阿里的股价也一蹶不振，截至目前仍在发行价以下徘徊不定。有分析人士认为，这或许与中国整体经济放缓不无牵连，但是中国互联网市场仍然潜力巨大。
ink" href="/" target="_blank" data-ke-src="/">科技ink" href="/" target="_blank">讯】6月30日消息，刚刚接受了乐视投资的酷派集团在今天内部会议中通过了重大人事调整，郭德英辞去酷派总裁一职，不过仍保留董事长职务，而常务副总裁李斌接任集团总裁一职，并兼iVVi公司总裁一职。
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