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授权协议: 未知
开发语言: Java
操作系统: 跨平台
收录时间: 2018-08-27
提 交 者: shitfuck

德州扑克算法

用于德州扑克的算法,包括以下功能

  • 查表算法

  • 评估算法

使用

<dependency>
    <groupId>com.github.esrrhs</groupId>
    <artifactId>texas_algorithm</artifactId>
    <version>1.0.7</version>
</dependency>
// 获取2张手牌5张公牌的最大的5张牌
TexasAlgorithmUtil.getMax("黑2,黑3", "方2,方A,黑7,黑5,黑6");
// 获取7张牌的大小,用于比牌
int win = TexasAlgorithmUtil.getWinPosition("方4,方A,黑2,黑A,黑3,黑5,黑6");
// 获取2张手牌4张公牌的胜率,用于评估
float p = TexasAlgorithmUtil.getHandProbability("方3,方A", "黑2,黑4,黑5,黑K");

测试玩玩

  • 解压texas_algorithm.rar到当前文件夹

  • 运行TestUtil.Main

生成表玩玩

  • 解压texas_algorithm.rar到当前文件夹

  • 运行TexasAlgorithmUtil.Main,需要添加vm参数-Xmx8000m

查表算法

查表算法,给定任意7张牌(5张和6张也支持),查表给出5张最大牌的牌面以及大小、胜率、类型。查表方法很简单,下面讲一下生成表的算法。

算法实现

穷举C(52, 7)的组合

52张牌里面选7张,一共有1亿多种组合,对7张牌进行编码变成long类型,得到一个1亿长度的数组。

  • 给定6张和5张,也是同理生成

多线程快速排序

对这1亿长度的数组进行从小到大排序,排序依据就是7选5后的大小。使用多线程快速排序,在8核的机器上,排完大概需要10小时。

  • 如果把最终的查表算法替换原始的比牌算法,速度可以缩短到2小时。

结果输出

数组已经排好序,现在按照顺序输出到一个文件,内容有key、大小顺序、max牌的值、max牌的类型、可阅读的牌面信息。最后文件大小差不多12G。

  • 注意到大小其实是阶梯状的,就是有很多牌是一样大,但是先后顺序不同,所以在输出的时候,要再做一下比牌处理。

结果去色

1亿条数据如果直接用,内存会爆,使用去色算法缩减规模。分为有花色和无花色两个文件,最后文件总大小18M。实际加载到内存占用几十M。

  • 对于同花的类型,比如同花、同花顺、皇家同花顺,7张牌的分布肯定是比如红红红红红梅黑,就是至少5张牌是同花色的,于是可以转变花色成为方方方方方黑黑,节省key值

  • 对于非同花的类型,花色毫无作用,那么只需要把花色全去掉,变成方方方方方方方即可

查询方法

给定7张牌,先去同花表里查,如果没有就去非同花表里查,两个都有就谁大选谁。

评估算法

评估算法,给定2张手牌,0-4张公牌,大致估算出这手牌在1v1情况下的胜率。

算法实现

胜率计算

注意到前面已经生成了7张牌的大小顺序了,那么现在给定N张牌(2<=N<=6),只需要去7张牌的集合里遍历,看包含这N张牌的7张牌的胜率,做一下平均值就是平均胜率。顺便还会生出最大胜率最小胜率。5个输出文件最终大小是2G。

结果去色

这个N张牌的胜率表同样存在重复的,采用类似的方法去掉花色,分为两张表,查询先查询原始表,没有再去查询去掉花色的表。通过这种方法,6个文件可以缩减到300M。实际加载到内存差不多200M。

公牌查询

把公牌代入上面计算的胜率表中,查询得到公牌的胜率情况,也就是说对方用这个公牌去组成7张牌的平均胜率记为P1,以及最大和最小胜率P1Max和P1Min。

手牌公牌查询

把我的手牌和公牌加起来,代入上面的胜率表中,查询得到一个平均胜率P2。注意这时候P2是不准确的,因为手牌被重复使用了。这里存在误差。

胜率预估

P1、P2都已经拿到,根据P1和P2的关系用P1Max和P1Min做下差值即可得出胜率。这里假定分布是均匀的所以也会有误差。

预估误差

如果采用最原始的方法穷举所有组合,即固定手牌和固定公牌,穷举剩下公牌和对方手牌,并计算胜率,目前2张手牌4张公牌需要20多天才能计算完,并且数据量已经超标。通过和实际胜率比较,误差大部分在0.1以内,比如实际胜率0.5,预估0.6。

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代码

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