用R模拟6人桌德州扑克不同手牌的胜率

在R中，你可以使用poker库中的`eval_game()`函数来计算德州扑克不同手牌在给定公共牌情况下的胜率。下面是一个简单的示例，演示如何模拟6人桌德州扑克不同手牌的胜率：

library(poker)

# 设置公共牌和玩家手牌
board <- c("Ah", "Qs", "9d", "6c", "2h")
hands <- list(
  c("Ks", "Kc"),
  c("As", "Kd"),
  c("Qh", "Qd"),
  c("Jh", "Ts"),
  c("9s", "9c"),
  c("8s", "7d")
)

# 模拟每个玩家的获胜概率
win_probs <- sapply(hands, function(hand) {
  eval_game(hand, board)
})

# 输出每个玩家的胜率
for (i in seq_along(hands)) {
  cat(sprintf("Player %d: %.2f%%\n", i, win_probs[i] * 100))
}

在这个例子中，我们设置了公共牌和6个玩家的手牌，使用`eval_game()`函数模拟每个玩家的胜率，并将胜率存储在`win_probs`向量中。最后，我们使用循环输出每个玩家的胜率。

你可以根据需要修改公共牌和玩家手牌，以模拟不同的情况。注意，这个示例中只是计算了每个玩家的胜率，没有考虑平局的情况。如果需要考虑平局，可以在`eval_game()`函数中设置`ties = TRUE`参数。

相关问题

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。

用clojure计算不同对抗人数下，德州扑克不同手牌翻牌前胜率

计算德州扑克不同手牌翻牌前胜率可以使用Clojure中的Monte Carlo方法。
首先，我们需要定义一个函数来模拟德州扑克的游戏过程，例如：

(defn play-texas-holdem [num-opponents]
  ;; 模拟德州扑克游戏过程，num-opponents为对手数
  ...)

然后，我们可以使用Monte Carlo方法来估计每种手牌在不同对手数下的胜率。具体来说，我们可以随机生成一定数量的起始手牌，模拟每个起始手牌在不同对手数下的游戏过程，记录每个起始手牌的胜率，然后求平均值作为估计值。

(defn estimate-win-rate [num-opponents hand]
  (let [num-simulations 1000
        total-wins (reduce + (repeatedly num-simulations
                              #(if (play-texas-holdem num-opponents hand)
                                 1
                                 0)))]
    (/ total-wins num-simulations)))

(defn calculate-win-rates [num-opponents]
  (let [deck (shuffle (apply concat (for [suit ["C" "D" "H" "S"]
                                          rank (concat (range 2 11) ["J" "Q" "K" "A"])]
                                      (map #(str rank %) [suit]))))
        hands (partition 2 deck)
        win-rates (map #(estimate-win-rate num-opponents %) hands)]
    (zipmap (map str hands) win-rates)))

在这个例子中，calculate-win-rates函数接受一个整数参数num-opponents，表示对手数量，然后随机生成所有可能的起始手牌，并对每个起始手牌估计在num-opponents个对手下的胜率，最终返回一个map，其中key为起始手牌，value为估计的胜率。

注意，这个方法只是一个估计值，并不是准确的胜率。如果需要更高精度的计算，可以考虑使用更复杂的算法，例如蒙特卡罗树搜索。