知道学长为什么 喜欢过节 吗？因为一到节假日，微信群里的 红包雨 就“嗖嗖嗖嗖”地冒出来！尤其在过年过节期间，各种群里 发红包 、 抢红包 的活动尤其热烈。一般是由领导或者家里长辈来“始发”，后面就一波一波接上了，好不热闹。
然而每次兴致高昂点开，却常常收获一脸遗憾！这时你手贱点开红包记录，对比自己的那点破金额，恨铁不成钢啊！ 凭啥人家运气会这么好呢？
学长就亲身经历过：拿200块分10个红包发到群里， 最后自己就抢到1.3元...
真的真的，当时差点想把微信卸载了！感觉自己受到了背叛！
抢红包 ，是大众喜闻乐见的一种“运动”，哪怕抢到7分钱，也会给对方发一个“ 谢谢老板 ”的表情包。讲真，现在地上有5毛钢镚，你都不一定弯腰去捡，抢个红包得了几分钱，一口一个“谢谢”，你们说自己「消音」！！！
据说，抢一个红包的成本只有 0.03元 ，但总有人为这几分钱操碎了心。
几家欢喜几家愁，我们抢了这么久的红包， 金额真是“随机”分配的吗？ 本期《真相》，为你揭晓答案！
#抢红包竟然不是凭运气?#
突然之间嗅到了 一夜暴富 的味道
做一个实验：打开微信，往一个 八人群里发一个九分钱 的拼手气红包。
你信不信？不管你发多少次，最后一个抢红包的人， 都必定能拿到两分钱 ！
显然，在分配红包金额这件事上，你手上的这台“小型计算机” 并不是真随机 。
在计算机中，生成随机事件的关键，是输出一个随机数。然后再利用算法，就能模拟出各式各样的随机事件。微信的拼手气红包，背后就有这样一套算法。 其中的随机数，就决定了你最后抢到的金额大小 。
线性反馈移位寄存器 ，是一种运算方法，将随机种子的花样全面升级。从 系统时间 、 鼠标位置 ，到 网络速度 、 硬盘读写速度 ，甚至是你 聊天记录的本地文件 ，都可以被拿来当做随机数生成的初始条件，决定最后的随机结果。
这样得到的数字乍看起来非常随机，但受到算法的限制，只要取样范围够大，数字排列早晚会陷入循环。 所以这种方式产生的随机数，只能叫做伪随机数 。
以常用的梅森旋转算法为例，它生成随机数的循环周期是 2的19937次方 ，哪怕全世界的计算机一起工作，直到太阳系毁灭的那一天，你也等不到这个循环。
但无论循环周期有多长， 只要知道一开始的随机种子，再用上同一个的随机数生成器 ，就能预测随机结果：
比如在1994年，飞利浦的一名员工就弄到了当时的互联网巨头Netscape的服务器随机种子，在输入“ 当前时间+特定字符 ”后，他成功解密了对方所有网络服务器的流量信息。
除了能完美预测伪随机结果，你甚至还能主动改变随机种子的数值，让所谓的随机事件， 变成100%发生的必然事件 。
比如2014年，俄罗斯的一位数学家就拆解了一台旧老虎机，获取了老虎机采用的伪随机算法。然后设计了一套程序，只要用手机拍下其他人的赌博过程，就能反推计算出老虎机所用的随机种子。有了这套方法，你只需要找出对应时间点，拉下拉杆，就能欧神附体、百发百中……
说白了，你感受到的随机根本就不是命运的捉弄，而是算法提前安排好的罢了。
枯燥复杂的理论知识讲完了，来点简单的。那么这套随机标准跟我们平时的抢红包拼手气有何关联呢？
它对随机的概率有一些影响，并不是说100%能抢到最大的那个红包， 但是可以提高你抢到大金额的几率 。
有专家表示：“用户抢到的金额可能并非随机分配，与用户注册时间有关联！”
在北京大学普林斯顿大学“当代中国社会”研讨课中，作为课程的插曲，普林斯顿大学教授、美国科学院院士谢宇不时邀请一名学员共进午餐。邀请方式就是在课程的微信群中发红包，领到金额最高的学生与教师共进午餐。
红包游戏进行了10次后，出现了一个有趣的现象： 在15名普林斯顿大学本科生和12名北大本科生中，领到金额最高者绝大多数都是北大学生；只有两位普林斯顿大学的学生领到过最高金额 。
领到最高金额者的共同点是： 他们的注册微信时间都较早 。大多数北大学生注册微信账号的时间较早，而大部分普林斯顿学生都是7月初抵达北京之后才注册的微信账号，只有几名华人学生是之前就注册过微信，而那两位幸运儿正是在华人学生中诞生。所以，非常巧合。最大包都被注册微信时间较长的黄皮肤学生夺走。
研究结果表明，平均而言， 新注册微信的用户和使用年限很长的微信用户，领到的微信红包金额较低；微信注册时间在30到40个月之间的用户，则能领到更大的红包 。
微信聊数据源有一个优势在于，红包领取活动的参与者的用户经历差异很大：最短的只有 0.5 月，最长的有 58.5 月。
综上所述，以下这些人更容易抢到大红包：
（一）对微信红包的热情；
（二）对微信红包应用的熟悉度；
（三）移动运营商的网速；
（四）是否有辅助应用的帮助（比如“红包神器”）。
不管怎么说，抢红包还是需要概率，绝不存在100%抢到大金额的方法。就当消遣图一乐，甭管几十元还是几分钱，开心最重要！要想靠这个发财致富，我劝您还不如去买彩票吧。
抢过几次红包了。明显不是的。
算法应该有一个模型。
根据金额和人数按照模型进行分配，分配的时候取随机数。
欧皇和非酋的差距会很明显。
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