使用PHP使用特定规则生成数字

例如，我得到了这个整数110

设Nx为整数

是否可以使用限制以下规则的PHP生成N1到N8（N1到N8是整数）：

N1+N2+N3+N4+N5+N6+N7+N8=110

---

我不知道什么函数（例如rand（）、mt_rand（）、using loops等）可以让PHP做到这一点。

我能想到的解决问题的最短方法是：

$m = 110;  // desired sum
$v = 8;    // desired elements
$x = [];   // result

for($i = 1; $i < $v; $i++)
    $x[$i] = rand(1, $m - array_sum($x) - (($v - $i) * $v));
$x[0] = $m-array_sum($x);

// print results
print_r($x);
printf("Elements sum to: %d\n",array_sum($x));

所以万岁，这正是你想要的，尽管它可以优化以获得更好的传播。但让我逐行解释

首先，我刚刚初始化了三个变量

$m

是所有元素所需的总和

$v

是要生成的元素数。并且，

$x

包含一个数组，其中包含计算出的所有N，因此我们感兴趣的结果是：

$m = 110;  // desired sum
$v = 8;    // desired elements
$x = [];   // result

现在，我们通过要计算的元素开始一个循环。请注意，我们从1开始，因为稍后将使用0计算最后一个值：

for($i = 1; $i < $v; $i++)

在最后一步中，我们需要确保最终得到所需的和，因此，我没有随机设置元素，而是将元素设置为所需的最大和减去所有现有元素的和：

$x[0]=$m-array_sum($x);

代码的最后几行只是打印出结果，但正如承诺的那样，让我解释一下我选择的随机函数的“复杂”最大部分

    $m - array_sum($x) - (($v - $i) * $v)

这里真正方便的一个PHP函数是函数，它将数组的所有元素相加。如果我们只对每个元素调用

rand（1110）

，那么我们很容易得到一个大于110的总和，因此我们从最大值中减去所有现有元素的总和，以避免出现这种情况：

$m-array\u sum（$x）

。所以，若最后三个生成的元素加起来是43，那个么下一个元素不能高于67（110-43）。我们仍然可以得到像（12,7,24,5,62,0,0,0）这样的结果，并且我们不需要零，因此我们必须减去剩余的元素数

$v-$i

，这将避免零

---

同样，我们仍然可以得到像（12,7,24,5,59,1,1,1）这样的结果，这看起来不太好，所以我做的最后一个优化是将其乘以一个任意数，为更高的值留出更多的空间-在这种情况下，我只是使用

$v

（元素数）作为任意数，但是您可以使用此值，即

（$v-$i）*12））

，直到获得所需的结果。

非常感谢！几乎和我想要的一样

$m = 110;  // desired sum
$v = 8;    // desired elements
$x = [];   // result

for($i = 1; $i < $v; $i++)
    $x[$i] = mt_rand(1, $m - array_sum($x) - (($v - $i) * $v));
$x[] = $m-array_sum($x);

// print results
print_r($x);
printf("Elements sum to: %d\n",array_sum($x));

---

N1和N2等之间的关系规则是什么？只是随机数，它可以是任何整数，最后可以加成110。然后答案是“是的，你可以在PHP中这样做。”rand（）、mt_rand（）和循环可能会有效。试着写一些代码，看看会发生什么。这里解释了一个算法：你想要任何约束，比如没有重复项吗？另外，它必须是8个数字，还是最多8个数字？你指的是整数还是正整数？那真的不是一组随机数。这是一组用1填充的随机数。当然是！如果你测试它，你会看到。。。我只是给出了带1的示例，以显示如果避免“软化”最大值会发生什么。这可能会更加完善，但实际上从我的测试运行来看，我每10次迭代不超过7次-唯一的非随机值是最后一次，在我的情况下，它永远不会是“1”，但因为它是max减去一个随机值之和，所以在评论之前请测试代码！如果你在1到100之间挑选8个随机数，那么仅仅是偶然得到7个1的概率是多少？概率是由PHPs rand（）函数给出的，因此如果你将最后一个乘法器保持在较低的水平，那么你可以得到类似（103,1,1,1,1,1,1,1,1）的结果，乘法器会减少这种影响，并将随机数在你得到的范围内传播得更多“更好”的结果，如果这不是期望的，那么就不考虑乘法器，所以它只是

$m-array\u sum（$x）-（$v-$i）”，如果你将min设置为零，那么你可以将max设置为
$m-array\u sum（$x）`并且你将有带零的“真实”非优化随机数……我的实现是随机的，但没有使用cosmeticsNo-rand函数（有众所周知的问题）给你随机数。你必须用概率函数来回答我的问题。如果你认为一排7个可能是偶然发生的，我想和你玩一个骰子游戏。随机数是关于每个值的概率相等，而不是关于好。
    $m - array_sum($x) - (($v - $i) * $v)

$m = 110;  // desired sum
$v = 8;    // desired elements
$x = [];   // result

for($i = 1; $i < $v; $i++)
    $x[$i] = mt_rand(1, $m - array_sum($x) - (($v - $i) * $v));
$x[] = $m-array_sum($x);

// print results
print_r($x);
printf("Elements sum to: %d\n",array_sum($x));

Array
(
  [1] => 16
  [2] => 13
  [3] => 15
  [4] => 23
  [5] => 5
  [6] => 7
  [7] => 1
  [8] => 30
)
Elements sum to: 110