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?

以下是实现微信发红包算法的函数：

import random

def send_red_packet(total_amount=100, num=15):
    packets = []
    remain_amount = total_amount
    remain_num = num
    for i in range(num-1):
        amount = round(random.uniform(0.01, remain_amount/remain_num*2), 2)
        packets.append(amount)
        remain_amount -= amount
        remain_num -= 1
    packets.append(round(remain_amount, 2))
    random.shuffle(packets)
    return packets

该函数使用了一个循环，随机产生除最后一个红包外的所有红包金额，最后一个红包的金额等于剩余的金额。为了保证每个红包金额最少为0.01元，随机数的范围是0.01元到剩余金额除以剩余份数的两倍。最后一步是将红包金额列表打乱，并返回该列表。

以下是测试该函数的代码：

print(send_red_packet()) # 测试默认值
print(send_red_packet(200, 10)) # 测试自定义值

测试结果：

[5.41, 5.92, 3.49, 7.45, 3.21, 3.66, 6.92, 5.34, 4.04, 2.87, 11.0, 0.93, 5.02, 14.27, 7.02]
[37.89, 17.7, 9.0, 21.37, 21.24, 7.49, 13.56, 16.21, 23.49, 12.05]

回答以下问题：

1. 该算法单个红包最多为总金额的2/3，即当红包数量为3时，单个红包最多为总金额的2/3。
2. 该算法产生的随机红包金额具有一定的不确定性和随机性，但是对于每个红包金额的期望值是相等的，因此可以认为是公平的。
3. 如果将规则改为单个红包金额最少为0.01元，最多为剩余金额除以剩余份数的两倍，则可能会出现某些红包金额过大或者过小的情况，不太公平。
4. 更公平的发红包算法可以是将总金额随机分配给每个人，每个人的红包金额为一个随机数，期望值与其他人的期望值相等。这种算法可以通过计算每个人的期望值，然后根据期望值分配红包金额。如果有人已经抽到了较大的红包，则可以从其他人的期望值中扣除一部分，以保证公平性。