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为了研究蜘蛛纸牌的规则 电脑游戏纸牌怎么玩

单人蜘蛛接龙（以下简称为“蜘蛛纸牌”）是人们经常在电脑上在线或者离线玩的一款很受欢迎的游戏 。由名字可以看出，这个游戏是只有一个玩家的 。游戏中一共有两套尺度扑克牌，玩家须要按次序把扑克牌排列成完全的八组（两套牌，各四种花色），从而进一步把它们从台面上清除 。牌可以从牌组中提取或者依照特定规矩从一列移动到另一列 。我们这里不再详细地讨论游戏规矩，假设我们的读者已经懂得游戏的规矩了 。要是你须要回想一下，可以看这里 。在这里我们只讨论这个游戏的四组的版本 。

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文章插图
蜘蛛纸牌中含有两套尺度扑克牌
玩家们一直在埋怨说不同的软件存在偏差 。具体来讲，就是如果程序探测到了玩家的胜率很高，它可能就暗中把持后面的牌的顺序来下降胜率 。玩家本身也有可能被倾向从而施展出最好程度 。不过，通过一些根本的统计学手腕，我们有可能对这种“倾向的指控”进行证实或者驳斥 。这一点也可以作为一个很好的练习，来看看一个人是如何应用在现实世界视察到的数据并配合统计学手腕来断定一个假说（比如“蜘蛛纸牌程序是有倾向性的”）是真的还是假的 。
基本知识
【为了研究蜘蛛纸牌的规则 电脑游戏纸牌怎么玩】从本文的角度动身，我们这里假设玩家在玩蜘蛛纸牌的时候不应用“撤销”“重来”“加步”（把游戏削减为一个简陋的初始版本），这样玩家就不用斟酌计分、消费的时光以及移动的步数了 。很多人都以为在这样的条件下游戏几乎赢不了，但是加州州立大学长滩分校的史蒂夫布朗在他精彩的著作《蜘蛛纸牌获胜策略》中给出了一些详细的策略，并且提到在306局游戏中可以取得48.7%的胜率 。同时他也指出自己的玩法还不是完善的，那些专业玩家可以做得更好，甚至到达超过60%的胜率 。我应用了布朗的这些策略进行了试验，成果表明白实能够到达超过48.7%的胜率 。
幻想情形下，电脑端蜘蛛资源网纸牌游戏能够模仿真实情形下且洗牌充足的纸牌游戏 。如果在游戏的任何一个节点，有 N 张牌还没被看过，那么每张牌都有 1/N 的可能性作为下一张翻面的牌涌现（为了叙述的便利，我们疏忽了具有雷同花色和大小的纸牌之间的等价性） 。举个例子，在起始地位我们知道有 10 张牌被亮了出来 。因为总共的 104 张牌里一共有 8 张 K，所以单张亮出来的牌是 K 的概率是 8/104=1/13，因此亮出来的牌是 K 的期望张数是 101/13=10/13 。如果在玩了相当多局数的游戏之后，我们发明亮出来K的数量平均下来接近 11/13，我们就有理由信任这款蜘蛛牌程序是有倾向性的 。
测试数据
对于每一局游戏来说我们都愿望记载一组能资源网够反应牌运气好坏的数据，数值越高，证明获胜的几率越大 。我们想到的一个计划是评估在一局绝对公正、无偏袒性的游戏里，这些测试数据的取值，再和我们疑惑可能存在偏资源网向性的游戏中记载的数据值进行比拟 。
一旦最初的十张牌都肯定下来，我们就能盘算出“保证轮数（guaranteed turns，GT）”，即玩家在被迫改换至另一排之前能够肯定亮出的牌的最少数量 。无论何时，当新的一排的十张牌已经肯定下来后，我们都可以做一个相似的盘算，伪装它是新的一局游戏的开端 。这样一来我们就可以盘算出GT的平均值（AGT） 。如果几轮下来GT的值很小，那么玩家就要有麻烦了 。要解释的是AGT和玩家本身无关，所以很容易通过进行很多次试验（即肯定很多排）来模仿出AGT的概率散布 。
经验来谈，如果卡牌的整体散布比拟糟糕的时候，玩家同样会陷入麻烦 。比如说有七张Q但是只有两张J没有打出来的时候，即使你有一列或者多列已经清空，仍然会有问题涌现 。因此在这里定义一个整体方差（total square variation，TSV），取值为相邻大小的牌的数量的负的平方之和 。在刚才的例子里，七张 Q 和两张 J 在求和时会贡献出 -（7-2）2=-25 一项 。这里取负值是为了确保 TSV 的增减性与获胜概率的增减性一致，就和AGT一样 。每亮出一张新牌我们就盘算一下TSV，这样我们可以算出来单局游戏的平均TSV（ATSV） 。要提起注意的是ATSV同样与玩家无关，我们假定玩游戏的玩家会依照一个随机次序把所有扣着的牌都亮出来（尽管玩家可以选择先亮哪张牌，但是亮出的每张牌概率是一样的） 。荣幸的是这一点可以通过模仿很容易就做到 。


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