初步方法

首先要定义几个奖品，例如：

iphone 中奖机率 10%

100元购物卷 中奖机率 30%

10元购物卷 中奖机率 50%

总的中奖机率是 10%+30%+50%=90%
剩余10%是谢谢惠顾，不中奖的

声明一个一百长度的商品数组

//定义中奖率分母 百分之
int probabilityCount = 100;  
String[] prizesId = new String[probabilityCount];  
//获取商品列表
List<AdPrizeInfo> prizeInfoList = prizeInfoService.getPrizeInfo();  
int num = 0;  
//循环所有商品
for (AdPrizeInfo prize : prizeInfoList) {  
    Integer probability = prize.getOdds();
    //循环商品概率
    for (int i = 0; i < probability; i++) {
        prizesId[num] = prize.getId();
        num ++;
    }
}

//随机一个数字
int index = (int) (Math.random() * probabilityCount);  
//获取到随机商品ID
String prizeId = prizesId[index];  

说明：

这个是把所有商品按照概率分配到数组里面

A[0] = iphone
A[1] = iphone
A[2] = iphone
....

A[10] = iphone

A[11] = 100元购物卷
A[12] = 100元购物卷
....

然后随机一个0到99的数字，例如现在随机的数字是2

那么A[2]就是中奖的商品A[2] = iphone

优化方法

以上方法如果大概率的话，是很吃内存的，整理优化为一下方法：

使用范围算法

//定义中奖率分母 百分之
int probabilityCount = 100;  
//最小概率值
String min = "min";  
//最大概率值
String max = "max";  
Integer tempInt = 0;  
//待中奖商品数组
Map<String,Map<String,Integer>> prizesMap = new HashMap<>();  
//获取商品列表
List<AdPrizeInfo> prizeInfoList = prizeInfoService.getPrizeInfo();  
for (AdPrizeInfo prize : prizeInfoList) {  
    Map<String,Integer> oddsMap = new HashMap<>();
    //最小概率值
    oddsMap.put(min,tempInt);
    tempInt = tempInt + prize.getOdds();
    //最大概率值
    oddsMap.put(max,tempInt);
    prizesMap.put(prize.getId(),oddsMap);
}


//随机一个数字
int index = (int) (Math.random() * probabilityCount);  
AdPrizeInfo prizeInfo = null;  
Set<String> prizesIds = prizesMap.keySet();  
for(String prizesId : prizesIds){  
    Map<String,Integer> oddsMap = prizesMap.get(prizesId);
    Integer minNum = oddsMap.get(min);
    Integer maxNum = oddsMap.get(max);
    //校验index 再哪个商品概率中间
    if(minNum <= index && maxNum > index){
        prizeInfo = prizeInfoService.selectByPrimaryKey(prizesId);
        break;
    }
}

//如果为空，则没中奖
if(prizeInfo == null){  
    prizeInfo = null;
}