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如果给你：

  1. 一个好的洗牌算法（一个很好的随机性来源加上一种洗牌方法，不受任何会影响结果的常见陷阱的影响）
  2. 一个神奇的函数WINNABLE(D)，它采用洗好的牌组，如果牌D组可以通过某些播放顺序获胜，则返回 True，如果不可避免地导致输掉位置，则返回 False。

那么就可以通过使用 (1) 生成大量起始套牌，然后使用 (2) 将它们过滤到可获胜的套牌来生成一组“分布良好”的可获胜单人纸牌交易。当您试图避免细微的选择偏差潜入您的结果时，这种随机生成可能性并从中挑选的方法始终是一个很好的起点。

问题在于（2）很难（可能是 NP-hard，具体取决于游戏），甚至它的近似值在计算上也很昂贵（比如说，如果你在 iPad 上）。然而，更便宜的算法，例如从获胜位置开始并随机“不移动”以将游戏反转回起点，可能会偏向难以量化或避免的特定套牌洗牌。

在生成这样的可赢游戏领域是否有任何有趣的算法或研究？

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2 回答 2

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由于纸牌游戏的差异如此之大，因此在这种普遍性水平上进行推理本身就很困难。为了集中我们的想法，让我们举一个特定的例子：四十大盗。这是一个双包装游戏，从空的基础开始，向上构建；一个空垃圾堆；以及十张预先发牌的正面朝上牌堆，每堆四张牌。废物和布局堆的顶牌暴露在外。在每一步，您都可以：

  1. 将暴露的卡片移至其在基金会中的合法位置，无需担心；
  2. 将一张暴露的牌移到布局中的一堆上，只有在同一套花色中向下建造时才合法；
  3. 将暴露的卡片移动到空的布局插槽；
  4. 从库存中处理一张卡片到废物的顶部。

初学者按所述顺序播放这些选项。（我使用的实现实际上有一个提示按钮，提示相应的移动。）我估计只有不到十分之一的交易可以通过该策略获胜，而实际可获胜交易的比例约为三分之一。

现在，如果您通过随机不移动产生可赢的交易，则存在难以量化的偏差；我不同意这一点。不过，我认为，在碰巧可赢的交易中，交易往往比平均水平更难，初学者的策略几乎没有可赢的交易。

但是，您可以故意使非移动非随机。如果您以与初学者策略相反的顺序选择不移动，您将获得初学者策略有效的交易：例如，如果仅作为最后的手段，您从基础不移动到浪费，然后从浪费移动到基础只要有可能总是正确的。

于 2018-06-30T06:10:30.560 回答
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嗯，我对纸牌不太了解，但这就是我解决问题的方法。请参阅我的伪代码。

//假设你已经创建了一个“卡片”对象。

Generate a List<Cards> deck;// A list populated with every card in deck that you can use in Solitaire with the number of each card you can use in Solitaire.
Generate a List<Cards> table;
while(deck.size()>0){//This is the real code.
     table.add(deck.remove((int)(Math.random()*deck.size())));
}
//And done. You know have a perfectly shuffled list of Cards in table.
//Now divide the list up however you want.

我不知道第 2 部分。

于 2013-09-17T23:59:32.533 回答