这是一个组合优化问题，我们可以使用动态规划的方法来解决。

首先，我们需要创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个订单编号范围内，取出第j个订单编号的概率。我们可以用10000作为行数，10000作为列数，然后从0开始填充这个数组。

然后，我们需要填充dp数组。对于每个订单编号，我们可以计算出从0到这个订单编号的订单编号总数，然后从这个总数中减去已经计算出的在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率，得到需要在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率。然后，我们就把这个概率作为dp[i][j]的值。

最后，dp[0][0]就是1，dp[10000][0]就是0.01，dp[10000][1]就是0.02，以此类推。

以下是Python的实现代码：

```python import random

def order_number_distribution(): order_numbers = list(range(0, 10001)) order_numbers.sort() n = len(order_numbers) dp = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]

for i in range(n):
    for j in range(1, n):
        if i == 0 or j == 0:
            dp[i][j] = 1
        else:
            order_count = order_numbers[i-1] + order_numbers[j-1]
            dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) * order_count / order_numbers[i] / order_numbers[j]

return dp

```

这个函数首先将订单编号列表排序，然后初始化一个2D数组dp。然后，它遍历dp数组，对于每个订单编号，它计算出从0到这个订单编号的订单编号总数，然后从这个总数中减去已经计算出的在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率，得到需要在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率。最后，它返回dp数组。

这是一个组合优化问题，我们可以使用动态规划的方法来解决。

首先，我们需要创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个订单编号范围内，取出第j个订单编号的概率。我们可以用10000作为行数，10000作为列数，然后从0开始填充这个数组。

然后，我们需要填充dp数组。对于每个订单编号，我们可以计算出从0到这个订单编号的订单编号总数，然后从这个总数中减去已经计算出的在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率，得到需要在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率。然后，我们就把这个概率作为dp[i][j]的值。

最后，dp[0][0]就是1，dp[10000][0]就是0.01，dp[10000][1]就是0.02，以此类推。

以下是Python的实现代码：

```python import random

def order_number_distribution(): order_numbers = list(range(0, 10001)) order_numbers.sort() n = len(order_numbers) dp = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]

for i in range(n):
    for j in range(1, n):
        if i == 0 or j == 0:
            dp[i][j] = 1
        else:
            order_count = order_numbers[i-1] + order_numbers[j-1]
            dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) * order_count / order_numbers[i] / order_numbers[j]

return dp

```

这个函数首先将订单编号列表排序，然后初始化一个2D数组dp。然后，它遍历dp数组，对于每个订单编号，它计算出从0到这个订单编号的订单编号总数，然后从这个总数中减去已经计算出的在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率，得到需要在前i个订单编号范围内取出第j个订单编号的概率。最后，它返回dp数组。