用R计算德州扑克6人桌不同手牌的胜率，不要使用poker库

实现德州扑克胜率计算的一种方法是模拟n手牌的派发，并计算每个手牌在所有可能的公共牌情况下的胜率。下面是一个使用R实现的简单示例：

# 生成一副牌
deck <- rep(c(2:14), 4)

# 模拟n手牌
n <- 1000
hands <- replicate(n, sample(deck, 2))

# 生成所有可能的公共牌
board_combinations <- combn(deck, 5)

# 计算每个手牌在所有可能的公共牌情况下的胜率
win_probs <- apply(hands, 2, function(hand) {
  wins <- 0
  for (i in seq(ncol(board_combinations))) {
    board <- board_combinations[, i]
    if (max(rank(c(hand, board))) %in% rank(hand)) {
      wins <- wins + 1
    }
  }
  wins / ncol(board_combinations)
})

# 输出每个手牌的胜率
for (i in seq_along(hands)) {
  cat(sprintf("Hand %s: %.2f%%\n", paste(hands[, i], collapse = " "), win_probs[i] * 100))
}

在这个例子中，我们首先生成一副牌，并使用`sample()`函数模拟n手牌（这里的n设置为1000）。然后使用`combn()`函数生成所有可能的公共牌情况。接下来，我们使用一个循环计算每个手牌在所有可能的公共牌情况下的胜率。如果手牌中的最大牌是所有牌中的最大牌，则判定手牌胜利。最后，我们输出每个手牌的胜率。

这个方法的缺点是计算量很大，尤其是在模拟大量手牌和公共牌情况时。在实际应用中，通常会使用更高效的算法和数据结构来加速德州扑克胜率计算。