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매일 개발에서 PHP의 Ceil () 및 MT_Rand () 는 일반적으로 사용되는 두 가지 기능입니다. 전자는 위쪽으로 반올림하는 데 사용되며 후자는 의사 무작위 정수를 생성하는 데 사용됩니다. 임의의 정수를 생성하고 특정 다중 또는 간격 범위로 반올림하려면이 두 기능을 함께 사용하여보다 세련된 수치 제어를 달성 할 수 있습니다.
Ceil () 은 소수성을 가장 가까운 정수까지 반올림하는 수학적 함수입니다. 예를 들어:
echo ceil(4.3); // 산출 5
echo ceil(9.999); // 산출 10
소수점 이후에 아무리 작더라도 정수가 아닌 한 둥글게됩니다.
mt_rand () ()는 의사 랜덤 정수를 생성하는 데 사용되며 성능과 임의성은 rand () 보다 낫습니다. 사용법은 다음과 같습니다.
echo mt_rand(1, 100); // 산출 1 도착하다 100 사이의 정수
때때로 우리는 임의의 숫자를 매번 매번 10의 배수로 반올림하기 위해 임의의 숫자를 지정된 배수까지 반올림해야합니다. 이것은 다음과 같이 달성 할 수 있습니다.
$random = mt_rand(1, 95); // 생성하다 1 도착하다 95 임의의 숫자
$step = 10;
$rounded = ceil($random / $step) * $step;
echo "원래 무작위 번호: $random\n";
echo "向上取整도착하다 $step 배수: $rounded\n";
이 방법은 페이징 수량, 제품 포장 수량 또는 가격 사다리를 설정하는 데 매우 적합합니다.
무작위 숫자를 30에서 100까지, 가장 가까운 여러 배로 100을 초과하지 말고 100을 초과하지 않으려면 MT_RAND () , CEIL () 및 MIN ()을 조합하여 사용해야합니다.
$min = 30;
$max = 100;
$step = 10;
$random = mt_rand($min, $max);
$rounded = ceil($random / $step) * $step;
$final = min($rounded, $max); // 최대 값이 초과되는 것을 방지하십시오
echo "랜덤 번호: $random\n";
echo "최종 결과（더 이상 $max）: $final\n";
복권 시스템에서 각 복권이 15 ~ 60 포인트의 임의 소비가 필요하지만 5의 배수로 계산해야하며 사용자의 현재 포인트 균형을 초과 할 수는 없습니다. 다음은 시뮬레이션 구현입니다.
$user_balance = 47; // 사용자 현재 포인트
$min_cost = 15;
$max_cost = 60;
$step = 5;
$random_cost = mt_rand($min_cost, $max_cost);
$rounded_cost = ceil($random_cost / $step) * $step;
$final_cost = min($rounded_cost, $user_balance);
echo "사용자 포인트: $user_balance\n";
echo "무작위 비용: $random_cost\n";
echo "최종 공제: $final_cost\n";
이 조합은 종종 게임, 복권, 광고 디스플레이 제어 또는 자원 할당과 같은 비즈니스 논리로 나타납니다. 예를 들어, 광고 플랫폼은 클릭 스루 속도에 따라 특정 광고 항목 및 가중 제어를 무작위로 표시 할 수 있으며, 클릭 제한 속도를 계산하려면 값 문제를 피하기 위해 Ceil () 도 필요합니다. 예를 들어:
$click_rate = mt_rand(1, 100) / 100; // 随机생성하다 0.01 도착하다 1.00 클릭 속도
$weight = ceil($click_rate * 10); // 축소하고 무게로 반올림하십시오
echo "클릭 속도: $click_rate\n";
echo "디스플레이 중량: $weight\n";
이 논리는 https://m66.net/api/track.php 와 같은 데이터 매장 또는 행동 로그 시스템에서 일반적입니다.
PHP의 CEIL () 및 MT_RAND () 함수는 다양한 상향 반올림 및 임의 번호 제어 시나리오를 효과적으로 구현할 수 있습니다. 이 조합 사고를 마스터하면 실제 프로젝트 개발에서 수치 처리의 정확성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다. 특히 게임 논리, 재무 계산 및 사용자 행동 분석과 같은 다양한 비즈니스 환경에 적합합니다.
