R语言，扑克牌随机抽样，求第几张牌超过21

R语言是一种强大的统计分析和图形处理环境，尤其适合数据科学家和统计学家。在R中，如果你想要模拟扑克牌游戏并抽取牌来进行计分，可以利用`sample()`函数进行随机抽样，并通过循环或条件语句检查每张牌是否超过21点。

例如，你可以创建一个包含所有52张牌（黑桃、红心、梅花、方块各13张，从A到K）的向量，然后对这个向量进行抽样。下面是一个简单的步骤：

# 定义扑克牌的值
values <- c(rep(1:10, each = 4), "J" = 11, "Q" = 12, "K" = 13, "A" = 1)

# 创建一副扑克牌
deck <- rep(values, times = 4)

# 设置初始得分和最大尝试次数
score <- 0
max_tries <- 52  # 假设最坏情况会抽满整副牌

for (i in 1:max_tries) {
  # 随机抽取一张牌
  drawn_card <- deck[sample.int(length(deck), size = 1)]
  
  # 更新得分并检查是否超过21
  score <- score + drawn_card
  if (score > 21) {
    # 如果超过，跳出循环，返回当前抽到的牌数
    break
  }
}

# 输出结果
cat("第", i, "张牌导致超过21点")

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R语言是一种专门用于统计计算和图形展示的编程语言，它在数据科学领域非常流行。如果你想用R来模拟扑克牌游戏并随机抽取牌，你可以创建一个函数来处理这个过程。在这个场景下，我们可以假设有一副标准的52张牌，并将A、J、Q、K都视为10点。下面是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要安装`sample`函数，如果还没有安装可以使用`install.packages("base")`。

2. 定义一张牌的点数规则，例如：

get_point(card) {
  if (card %in% c("A", "J", "Q", "K")) return(10)
  else return(as.numeric(card))
}

3. 创建一副牌列表，并使用`sample()`函数随机抽取牌：

deck <- c(rep("A", 4), rep("2", 4), ..., "J", "Q", "K", rep("10", 4), rep(c("9", "8", "7", "6", "5", "4", "3"), each = 4)) # 52张牌

4. 写一个循环来抽取牌并检查累计点数是否超过21：

draw_cards <- function() {
  total_points <- 0
  for (i in 1:52) {
    card <- sample(deck, size = 1)[1]
    total_points <- total_points + get_point(card)
    if (total_points > 21) break
  }
  cat(paste0("Drawn ", i, ": The total points are ", total_points, "\n"))
}

# 调用函数开始游戏
draw_cards()

R语言，扑克牌随机抽样，求第几张牌超过21，其中A=1,J=Q=K=10，求几何分布的均值和方差

R语言是一种广泛用于统计计算和图形展示的编程语言。如果你想在R中模拟从一副特殊的扑克牌（每个A、J、Q、K都等于10，其他数字保持原样）中随机抽取一张牌，并检查是否超过21点，你可以使用`sample()`函数结合条件判断来实现。

首先，你需要创建一个包含所有牌的数组，然后使用`sample()`从中抽取一张。这里是一个简单的示例：

# 创建扑克牌数组，A、J、Q、K都等于10
deck <- c(rep(10, 4), rep(2:9, each = 4))

# 定义一个函数，模拟一次洗牌并检查结果
draw_card <- function() {
  card <- sample(deck, size = 1)
  if (card > 21) "超过21" else card
}

# 进行多次抽卡，记录超过21的情况
n_trials <- 10000
exceed_21 <- replicate(n_trials, draw_card()) == "超过21"

接下来，要计算超过21的牌数占总抽牌次数的比例，即概率，这代表了几何分布的失败率p：

probability_of_bust <- mean(exceed_21)

在这个问题中，如果超过21的概率是p，那么成功的概率就是1-p，这就是几何分布的试验次数（直到成功为止），其均值（记为μ）和方差（记为σ²）可以用下面的关系表示：

均值（μ）= 1/p
方差（σ²）= p / (1 - p)

例如，如果我们假设超过21的概率大约是0.4（这个值可以根据实际数据调整），我们可以计算出均值和方差：

mean_draws <- 1 / probability_of_bust
variance_draws <- probability_of_bust / (1 - probability_of_bust)