电脑游戏蜘蛛纸牌怎么玩(电脑蜘蛛纸牌玩法)
发布时间：2024-02-01 点击：42
本文主要介绍如何玩电脑游戏蜘蛛接龙(电脑蜘蛛接龙)，下面一起看看如何玩电脑游戏蜘蛛接龙(电脑蜘蛛接龙)相关资讯。
仔细阅读以下文章，思考文末互动提出的问题，严格按照互动在评论区留言:你的回答格式，就有机会获得机械工业出版社提供的高质量科普读物《《天才与算法》》。
孤独的纸牌(以下简称 蜘蛛纸牌 )是一个非常受欢迎的游戏，人们经常在电脑上在线或离线玩。从名字就可以看出，这个游戏只有一个玩家。游戏中有两套标准扑克牌。玩家需要将扑克牌排列成八个完整的组(两组牌，每组四种颜色)，以便进一步将它们从桌上消除。可以根据一定的规则从卡片组中抽取卡片，或者将卡片从一列移到另一列。我们赢了。;这里不详细讨论游戏规则，假设我们的读者已经知道了游戏规则。如果需要回忆，可以看这里。这里我们只讨论这个游戏的四个版本。
蜘蛛牌包含两套标准扑克牌。
玩家一直在抱怨不同的软件有偏见。具体来说，如果程序检测到播放器 的胜率高，它可能暗中操纵后面牌的顺序，以降低胜率。球员本身也可能偏向发挥自己的最佳水平。然而，通过一些基本的统计手段，我们有可能证实或反驳这一点 有偏见的指控 。这也可以作为一个很好的练习，看看一个人如何利用现实世界中观察到的数据，配合统计手段来判断一个假设(如 蜘蛛卡计划是有偏见的)是真还是假。
基础知识
从本文的角度来看，我们假设玩家不 不使用 撤消 ， 重做和和 逐步增加和增加当玩蜘蛛卡(减少游戏到一个粗糙的初始版本)，所以玩家不 不需要考虑得分、花费的时间和移动的步数。很多人认为在这样的条件下比赛几乎不可能获胜，但是加州州立大学长滩分校的史蒂夫·布朗在他的优秀著作《《蜘蛛纸牌获胜策略》》中给出了一些详细的策略，并提到306场比赛的胜率可以达到48.7%。同时他也指出自己的玩法并不完美，那些职业选手可以做得更好，甚至达到60%以上的胜率。我利用布朗的这些策略进行了实验，结果显示我确实可以达到48.7%以上的胜率。
理想情况下，基于计算机的蜘蛛纸牌游戏可以模拟真实的纸牌游戏，并有足够的洗牌。如果在游戏的任意一个节点，有n张牌没有被看到，那么每张牌都有1/n的几率出现为下一张翻牌(为了叙述方便，我们忽略花色和大小相同的牌之间的等价性)。比如在起始位置，我们知道有10张牌高亮显示。因为总共104张牌中有8张。k，所以单张s测试数据
对于每一场比赛，我们都想记录一组能够反映该卡运气的数据。数值越高，几率越大。我们的一个想法是，在一个绝对公平、不偏不倚的游戏中评估这些测试数据的价值，然后与我们怀疑可能有偏差的游戏中记录的数据进行比较。
一旦确定了前十张牌，我们就可以计算出 保证转弯(gt)和，即玩家在换到另一行之前，可以确定要展示的最小牌数。每当决定了新的一排十张牌时，我们可以进行类似的计算，并假装这是新游戏的开始。这样，我们就可以计算出gt的平均值(agt)。如果几个回合后gt值小了，那么玩家就麻烦了。需要注意的是，agt与玩家本身无关，所以通过进行多次实验(即确定多排)很容易模拟出agt的概率分布。
从经验来看，如果卡的整体分配很差，玩家也会陷入困境。例如，当有七个q 但是只有两个j s没有被键入，即使一个或多个列已经被清除，仍然会有问题。因此，这里定义了一个总平方变化量(tsv ),它的值是相邻大小的牌的数量的负平方之和。在刚才的例子中，七问 s和两个j s求和时会贡献(72)2=25。这里的负值是保证tsv的增减与获胜概率的增减一致，就像agt一样。每出一张新卡，我们都会计算tsv，这样就可以计算出单场的平均tsv(atsv)。需要注意的是，atsv也是独立于播放器的。我们假设玩游戏的玩家会以随机的顺序展示所有扣好的牌(虽然玩家可以选择先展示哪张牌，但展示每张牌的概率是一样的)。幸运的是，这可以通过模拟轻松实现。
蜘蛛牌的典型散点图(○ =赢，× =输)
上面显示了一个典型的散点图，蓝色圆圈和红色十字依次表示胜利和失败。
仿真结果表明，对于大量游戏后无偏的游戏程序，agt应该等于3.96，atsv应该等于32.29。在下例的起始位置，gt=1，tsv=因为游戏还没有结束，我们不 我不知道agt和atsv的价值观是什么。
例如，开始位置gt=1，tsv=42。
计算如下:
假设检验
为了检验一个蜘蛛卡牌游戏是否有偏差，我们使用了一种叫做假设检验的手段。让 我们先做一个零假设(意思是我们怀疑的效应可能不存在)，这里的意思是 蜘蛛纸牌程序没有偏见和偏见，补充的假设是 蜘蛛纸牌程序故意使绊脚石减少玩家 胜率 。
首先选取一个大数n作为蜘蛛卡游戏中要检测的游戏数，然后我们每游戏计算一次agt和atsv。接下来的大致思路就是找出我们要比较的观测结果的概率(也就是p值)，或者更极端的，零假设为真的概率(也就是程序没有偏倚)。如果概率低于某个阈值(即显著性水平)，一个无偏的程序不太可能产生我们在n个博弈中观察到的agt和atsv值，那么我们就拒绝零假设，得出博弈有偏的结论。
那我们如何计算得到p值的概率，也就是观察我们观察到的agt和atsv值(证明游戏没有偏差)？在模拟中，我们得到了无偏博弈中agt和atsv的期望值，分别为3.96和32.9。更有趣的是，概率论会告诉我们agt和atsv的值在无偏博弈中是如何分布的，换句话说，它可以帮助我们计算观察到某个agt和atsv值的概率。所谓的 学生t测试 可以把这些值都考虑进去，得到我们想要的p值。这里省略细节，有兴趣的可以参考概率统计的相关内容。
从本文的角度来看，我们选择n=100作为我们在这个待测游戏程序中玩的游戏数，得到显著性水平值为0.05。
胜率估计
除了agt和atsv，我们还想评估 真实的 amp的获胜概率无偏见 蜘蛛卡程序。一个显而易见的困难是胜率与玩家有关，所以很难验证 一个玩家可以赢得50%的游戏 。另一种情况是，我在不同的蜘蛛卡游戏程序中获得了45%到60%的胜率，并且没有证据表明我的胜率在使用这些程序的过程中有所提高(即我的胜率与时间不呈现正相关)。
一个有趣的免费在线纸牌游戏网站白痴 的喜悦接龙服务器，包含许多纸牌游戏。它允许玩家指定a 种子数量和数量；从1到999999。例如，如果种子号是142857，前10张牌总是2j56j9。jq59，但是组合会不一样。需要注意的是，如果玩家在游戏前随机生成一长串种子，那么程序可以 不要根据玩家调整难度。;的胜率。正是因为这个原因，你可以选择这个网站来估算胜率。
当零假设为真时拒绝该假设称为第一类错误，其概率等于显著性水平。假设检验中的另一种错误称为第二类错误，指的是当零假设为假时接受零假设。
我在白痴 amp上玩了100个游戏。;令人高兴的是，使用的种子数量从1到100。最终我赢了59场，输了41场。所以我估计我的胜率在59%左右无偏见 蜘蛛牌游戏。
测定值
我在免费蜘蛛纸牌上玩了100轮蜘蛛纸牌。虽然我选择在这里玩游戏，但是经过实验，这里的游戏体验真的是 坏 :虽然我能赢，但是即使是专家型的选手打起来也会很吃力。每场比赛记录了比赛的胜负结果以及agt和atsv的数据。我观察到agt和atsv的p值分别为0.115和0.201。这意味着agt和atsv的数据低于预期(也就是玩家会吃亏)，但由于这两个值都高于我们的阈值0.05，所以在统计上并不显著:这可能是由于偶然的变化导致了更低值的出现。
可惜我只赢了46场，比预期少了13场。这表明可能需要进一步的测试验证。然而，知道每个球员的胜率是不同的，我可能还没有 在这100场比赛中，我没有发挥出我的最佳水平。
我给出的结论是，没有足够的证据证明免费蜘蛛接龙上的程序有偏差。46场比赛的胜数有点令人沮丧，但确实这个节目这次经受住了考验。但是，其他蜘蛛卡程序可能就没这么幸运了。
翻译:丹尼斯
修订:nuor
原始链接:
《天才与算法》》。
美国和英国双重院士marcus du seautois的巅峰之作。我们即将进入一个由算法主导的世界。ai将在绘画、音乐、写作等方面挑战人类。作者用数学帮助我们理解算法和创造力的本质，帮助人类创造一个人与机器共存的美好未来。
读完这本书，你会惊叹于其思维之精彩，见识之广博，更会惊叹于人类的创造力有如此严密的逻辑和笔记。节奏。
【互动问题:你在生活中用过哪些具体的统计学知识？】
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