用R计算德州扑克概率，不是用pokerhand包

当然，您也可以不使用PokerHand包，而使用基本的组合数学和概率知识来计算德州扑克的概率。以下是一个示例代码，用于计算德州扑克的胜率和获胜概率：

# 定义扑克牌
suits <- c("hearts", "diamonds", "clubs", "spades")
values <- c("A", "K", "Q", "J", "10", "9", "8", "7", "6", "5", "4", "3", "2")
cards <- expand.grid(value=values, suit=suits)

# 定义一副牌
deck <- paste(cards$value, "of", cards$suit)

# 定义手牌和公共牌
my_hand <- c("As", "Ks")
board <- c("2h", "5h", "9c")

# 计算胜率和获胜概率
n_trials <- 1000000
wins <- 0
ties <- 0
for (i in 1:n_trials) {
  # 随机抽取剩余牌堆中的牌
  remaining_cards <- setdiff(deck, c(my_hand, board))
  n_remaining_cards <- length(remaining_cards)
  opponent_hand <- sample(remaining_cards, 2)
  all_cards <- c(my_hand, board, opponent_hand)
  
  # 计算牌型得分
  my_score <- calculate_score(my_hand, board)
  opponent_score <- calculate_score(opponent_hand, board)
  
  # 判断胜负
  if (my_score > opponent_score) {
    wins <- wins + 1
  } else if (my_score == opponent_score) {
    ties <- ties + 1
  }
}

# 计算胜率和获胜概率
win_rate <- wins / n_trials
tie_rate <- ties / n_trials
lose_rate <- 1 - win_rate - tie_rate

# 输出结果
print(paste("实时胜率：", round(win_rate * 100, 2), "%"))
print(paste("实时获胜概率：", round((win_rate + tie_rate/2) * 100, 2), "%"))

在这个示例中，我们使用了一个简单的随机模拟方法，来计算德州扑克的胜率和获胜概率。注意，这种方法的计算速度比使用PokerHand包要慢得多，并且结果可能会有一定的误差。