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"百家樂對子機率解析：如何利用統計學提高你的贏錢機會？"
百家樂對子機率解析：如何利用統計學提高你的贏錢機會？
百家樂是一個非常受歡迎的賭博遊戲，其中對子是一個非常重要的投注選項。對子是指玩家下注的兩張牌的點數相同，例如兩張8或兩張Q。在這篇文章中，我們將探討如何利用統計學來分析百家樂對子的機率，以提高你贏錢的機會。
1. 對子的機率計算
要計算對子的機率，我們需要知道百家樂遊戲中每張牌的數量和點數。一副標準的百家樂牌組有52張牌，其中每種點數有4張牌。因此，對子的機率可以通過以下公式計算：
對子機率 = （每種點數的牌數 / 總牌數） * （每種點數的牌數 - 1 / 總牌數 - 1）
例如，計算一副標準百家樂牌組中對子8的機率：
對子8機率 = （4 / 52） * （3 / 51） = 0.0045，約為0.45%
2. 利用對子機率下注
根據計算得到的對子機率，玩家可以選擇在適當的時候下注對子，以提高贏錢的機會。例如，當對子機率較高時，玩家可以增加對子下注的金額。
然而，需要注意的是，對子的機率仍然是相對較低的，因此下注對子可能會有較高的風險。玩家應該根據自己的風險承受能力和資金狀況來決定下注金額。
3. 統計學在百家樂中的應用
除了對子機率，統計學在百家樂中還有其他應用。例如，統計學可以幫助玩家分析過去的遊戲結果，以找出可能的趨勢和模式。這些趨勢和模式可以幫助玩家做出更明智的下注決策。
此外，統計學還可以用於計算其他投注選項的機率，例如閒家和莊家的勝率。通過分析這些機率，玩家可以制定更有效的下注策略，以提高贏錢的機會。
結論
百家樂是一個刺激且有趣的賭博遊戲，而統計學可以幫助玩家提高贏錢的機會。通過計算對子的機率並在適當的時候下注，玩家可以增加贏錢的機會。此外，統計學還可以應用於分析遊戲結果和計算其他投注選項的機率，以制定更有效的?
?策略。
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高性能麻將AI算法
想要一個高性能的麻將AI算法，這個問題我們拆解成2個子集來思考，「高性能」，「麻將AI算法」，我們先針對麻將AI算法來討論。
- 麻將AI 「麻將AI」，什麼樣的才叫AI，在很多項目中，並不嚴格要求可以與人類頂尖高手pk能力的AI，而是麻將選手陪玩機械人，基本做到一般人類選手的水平。那麼這個問題我們可以繼續修改「一般能力麻將AI」。 現在我們來繼續分解這個「一般能力麻將AI」，我們可以把這個AI變成」一個不懂得算桌子上牌，只會盯着自己牌的選手，然後可以得出我打出哪張牌後，我胡牌幾率最大的人」。 根據上篇的，麻將胡牌算法我們可以得出，如果想得出「胡牌」的概念可以用得到3N的牌面以及3N+2的説法替代。所以這個時候問題變成「只會盯着自己牌的選手，針對同一種花色，計算出這個花色的牌打出一張後，變成3N或者3N+2的幾率多大」。 此時就有一個問題了，針對一種花色在很多牌面中，我打出一張牌的張數並不是3N或者3N+2，這個時候怎麼辦？這裏可以用到一個近似解，「在某個特定的array中，我需要補多少張，才可以得到3N或者3N+2的組合」，為了簡單説明起見，後續只説明如何構造3N的牌型。 這個時候還剩下最後一個問題了，概率問題如何結算，這個可以通過回溯來求去最大解，來了牌值大小為1到9的一個集合，每次抽取1張，然後可以構成3N，需要抽取多輪。這個就是個9叉樹，然後通過一定的剪枝手段來控制樹的總大小。偽代碼如下
計算3N2的概率，只需要把上述代碼中check3N改成check3N2即可。
下面給出會計算getchance的優化版本，可以算自己手牌了。
left還剩幾張可以提供給我，這裏沒計算別人打出去的牌 這個也是此算法不夠智能的地方，因為別人打出去的牌是動態的，事先生成data只能看靜態數據，這樣可以選取一張打出去某張牌，獲取胡牌概率可以做到O(1)。 如果想智能高一點，可以伺服器運行過程中跑這個算法，動態的計算出left以及83這個常量，就更能準確的提高AI智能了，但是換來了，伺服器計算資源的犧牲，確實沒有兩全起美的辦法。
- 高性能 上述的代碼中已經給我們生成好了組成當前牌組成3N以及3N2的概率的data，當伺服器啓動時，就可以把data讀入內存，構建hash表。 伺服器判定到底出那張的偽代碼如下
最終計算胡牌，計算出選取一個3n2以及剩下花色3n的總體概率最大值即可，此時就找到了應該打出哪一張牌，其實針對碰槓吃的做法也一樣 碰了後能不能讓我贏面最大，只是這裏扣除一張牌，改成扣除碰的牌來判斷而已。 此時麻將AI已經有了非常高的性能以及智能，幾乎模擬了「一個會算自己手牌，但是不會看桌子上牌的」人類玩家。 因為很多項目中，對性能要求很高，並不是1V1的AI，可能需要幾萬個AI陪玩機械人來陪玩，所以高性能是必須的。
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