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。