Java 实现的权重算法主要应用于广告展示场景，其目的是根据广告的权重来决定广告的展现概率，确保高权重的广告有更高的几率被用户看到。这种算法通常用于优化用户体验和提高广告效益。
我们理解算法的基本流程：
1. **权重增加**：每个广告都有一个与之关联的权重值，这个值反映了广告的重要性和价值。
2. **计算权重总和**：将所有匹配的广告的权重相加得到总和`sum`，这个总和将作为随机数生成的范围（1~sum）。
3. **生成随机数**：以`sum`作为种子生成1到`sum`之间的随机数`rd`，这个随机数将用于确定选择哪个广告。
4. **遍历广告**：遍历广告列表，累加当前广告及之前广告的权重值`curWt`，当`curWt`大于等于`rd`时，选择当前广告。
在给出的代码中，`Test`类包含了算法的实现。创建了一个`Node`类，它代表一个广告，包含权重`weight`和关键词`kw`。`main`方法中，创建了一个`Node`对象列表`arrNodes`，并按照权重排序。然后，通过循环模拟多次广告展示，每次展示都会生成一个新的随机数，并调用`getKW`方法找到对应的广告。
`getKW`方法负责找到符合随机数条件的广告，通过累加权重直到大于等于`rd`，返回对应的`Node`对象。`getSum`方法计算所有广告的权重总和，`getRandom`方法生成随机数。
`LinkedHashMap` `showMap`用来记录每个广告的展示次数，这样可以统计并分析各个广告的展示频率，以验证算法的正确性。
值得注意的是，由于算法的设计，高权重的广告会更早达到或超过随机数`rd`，因此它们有更大的机会被选中。而低权重的广告可能需要遍历完所有广告才会被选中，这导致它们的展示概率相对较低。
这个Java实现的权重算法是一种基于权重的随机选择策略，适用于广告系统中需要根据权重动态调整广告展示的场景。通过调整广告的权重值，可以灵活地控制不同广告的曝光率，从而优化广告效果。
