12.编写一个函数，简单模拟微信发红包算法。函数有两个参数：一个参数表示红包总金额，默认值为100;另一个参数表示红包数量，默认值为15。所有随机产生的红包金额(保留两位小数)存放在一个列表(同时作为函数的返回值)中，单个红包金额最少为0.01元，所有红包金额之和应等于红包总金额。最后在主程序中测试该函数，要求对函数的默认值也进行测试。 【思考】 (1)该算法单个红包最多为多少元? (2)该算法产生的随机红包金额有什么特点?是否公平? (3)假设剩余红包金额为M,剩余份数为N,如果将规则改为单个红包金额最少为0.01元，最多为M/N×2元，运行结果有什么变化? (4)能否设计出更公平的发红包算法?

好的，这是你的问题：

编写一个函数，简单模拟微信发红包算法。函数有两个参数：一个参数表示红包总金额，默认值为100;另一个参数表示红包数量，默认值为15。所有随机产生的红包金额(保留两位小数)存放在一个列表(同时作为函数的返回值)中，单个红包金额最少为0.01元，所有红包金额之和应等于红包总金额。最后在主程序中测试该函数，要求对函数的默认值也进行测试。 【思考】 (1)该算法单个红包最多为多少元? (2)该算法产生的随机红包金额有什么特点?是否公平? (3)假设剩余红包金额为M,剩余份数为N,如果将规则改为单个红包金额最少为0.01元，最多为M/N×2元，运行结果有什么变化? (4)能否设计出更公平的发红包算法?

以下是答案：

import random

def send_red_packet(total_amount=100, num_packets=15):
    packet_list = []
    for i in range(num_packets):
        if i == num_packets - 1:
            packet_list.append(round(total_amount, 2))
        else:
            remain_amount = total_amount - sum(packet_list)
            remain_num = num_packets - i
            max_amount = round(remain_amount / remain_num * 2, 2)
            packet_amount = round(random.uniform(0.01, max_amount), 2)
            packet_list.append(packet_amount)

    return packet_list

# 测试默认值
print(send_red_packet())
# 测试其他值
print(send_red_packet(200, 10))

# (1) 单个红包最多为总金额的2/3
# (2) 产生的随机红包金额呈现正态分布，但对于最后一个红包，其金额会受到之前红包金额的限制
#     这种算法不是非常公平，因为最后一个红包的金额会受到之前红包金额的限制
# (3) 如果将单个红包金额最多改为M/N*2，那么最后一个红包的金额会更为随机，但是由于单个红包金额受到上一次随机数的影响，所以还是不太公平
# (4) 更公平的算法可以是：首先将红包总金额平均分成N份，然后对于每份金额，随机生成一个比例k，最后每个红包的金额即为k*该份金额，这样每个红包的期望值都是相等的，更加公平