指數和撲克遊戲
每週挑戰 291
穆罕默德·S·安瓦爾 (Mohammad S. Anwar) 每週都會發出“每週挑戰”,讓我們所有人都有機會為兩週的任務提出解決方案。我的解決方案先用Python編寫,然後轉換為Perl。這對我們所有人來說都是練習編碼的好方法。
挑戰,我的解決方案
任務1:中間索引
任務
給你一個整數數組,@ints。
寫一個腳本來找出最左邊的中間索引(MI),也就是所有可能索引中最小的一個。
中間索引是一個索引,其中 ints[0] ints[1] … ints[MI-1] == ints[MI 1] ints[MI 2] … ints[ints.length-1].
- 如果 MI == 0,則認為左邊和為 0。同理,
- 如果 MI == ints.length - 1,則右側總和視為 0。
我的解決方案
這相對簡單。我將位置從 0 循環到比輸入長度小 1。在每個位置我都會查看是否符合條件。
def middle_index(ints: list) -> int: for i in range(len(ints)): if sum(ints[:i]) == sum(ints[i + 1:]): # It is, so return this position return i return -1
範例
$ ./ch-1.py 2 3 -1 8 4 3 $ ./ch-1.py 1 -1 4 2 $ ./ch-1.py 2 5 -1
任務2:撲克牌手牌排名
任務
一手抽牌撲克由 5 張牌組成,從 52 張牌中抽取:沒有小丑,沒有百搭牌。 A 的排名可以高也可以低。
寫一個腳本來決定以下三件事:
- 可以發多少張不同的 5 張牌?
- 10個等級每個等級可以發多少手不同的牌?請參閱此處以了解 10 種撲克手牌等級的描述:https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_poker_hands#Hand-ranking_categories
- 檢查您在步驟 2 中獲得的 10 個數字,將它們相加並顯示它們等於您在步驟 1 中獲得的數字。
我的解決方案
繫好安全帶,因為這將會是一篇很長的文章。這也是很長一段時間以來第一次任務不需要任何輸入。在我完成的挑戰中,最後一個是#177。
為了回答第一個問題,可以發的牌有 311,875,200 種可能的排列(52 × 51 × 50 × 49 × 48)。然而,卡片的順序並不重要。對於任五張抽牌,它們可以以 120 種方式排列(5 × 4 × 3 × 2 × 1)。因此共有 2,598,960 種獨特的組合。
我先創建一副紙牌。為此,我的等級(牌號)為 1 到 13。1 是 A,2 到 10 是數字,11 是 Jack,12 是 Queen,K 是 13。我還有一套花色 s、c、d和 h(分別為備用、梅花、菱形和紅心)。使用雙 for 循環,我產生所有 52 張牌(等級和花色的元組)並將其儲存在名為牌組的清單中。
然後,我循環遍歷牌組中每個獨特的五張牌組合,並確定我持有哪隻手牌。最後我列印結果。
def middle_index(ints: list) -> int: for i in range(len(ints)): if sum(ints[:i]) == sum(ints[i + 1:]): # It is, so return this position return i return -1
這是最簡單的部分:)
對於 get_hands 函數,我先建立一個按排名(卡片上的數字)和花色(卡片上的符號)排序的清單字典。我還計算排名的頻率,因為這通常用於確定手牌。
$ ./ch-1.py 2 3 -1 8 4 3 $ ./ch-1.py 1 -1 4 2 $ ./ch-1.py 2 5 -1
因此對於卡片 10s、10h、9d、8h、2d,將設定以下內容:
- cards_by_rank {10: ['s', 'h'], 9: ['d'], 8: ['h'], 2: ['d']}
- cards_by_suit {'s': [10], 'h': [10, 8], 'd': [9, 2]}
- count_by_rank {1: 3, 2: 1}(三個等級出現一次,一張有兩張牌)
然後是時候確定我握著哪隻手了。我們將從同花順和同花開始。這些是唯一考慮紙牌花色的手牌,並且所有五張牌都是相同花色的。這是當 cards_by_suit 字典只有一個值時確定的。
為了確定它是否是同花順,我按數字對牌進行排序(從 1 到 13)。如果第一張牌是 1(A)而最後一張牌是 13(K),我會刪除第一張牌並將 14 加到清單的末尾。這使得 10、J、Q、K 和 A 被視為同花順。當第一張牌的數字與最後一張牌的數字之差為四時,即為同花順。
from collections import Counter, defaultdict from itertools import combinations def main(): deck = [(rank, suit) for rank in range(1, 14) for suit in ('s', 'c', 'd', 'h')] hands = defaultdict(int) for cards in combinations(deck, 5): hand = get_hand(cards) hands[hand] += 1 display_results(hands)
對於四張同花牌(四張一牌,隨機最後一張牌)和葫蘆(三張一牌,兩張不同牌),我可以使用 count_by_rank 字典來查看這手牌是否匹配指定的標準。
def get_hand(cards): cards_by_rank = defaultdict(list) cards_by_suit = defaultdict(list) for card in cards: number, suit = card cards_by_rank[number].append(card[1]) cards_by_suit[suit].append(card[0]) count_by_rank = Counter(len(cards_by_rank[r]) for r in cards_by_rank)
為了確定這手牌是否為直牌,我使用與同花順類似的邏輯。我首先檢查我是否有五個唯一的等級(卡號),對它們進行排序,如果需要則移動 A,並檢查高低之間的差異是否為 4。
if len(cards_by_suit) == 1: cards = sorted(cards_by_rank) if cards[0] == 1 and cards[4] == 13: cards.pop(0) cards.append(14) if cards[4] - cards[0] == 4: return 'Straight flush' return 'Flush'
三張同種(三張同點數的牌,兩張不同點數的牌),兩對(兩張同點數的牌,兩張不同點數的牌,隨機最後一張牌),一對(兩張同點數的牌)等級(每張不同等級的三張牌)都可以使用count_by_rank 字典來計算。
if count_by_rank[4]: return 'Four of a kind' if count_by_rank[3] and count_by_rank[2]: return 'Full house'
最後,如果沒有符合項,則回傳「高牌」。如果你拿著這手牌,你絕對不會想拿你的房子去賭:)
if len(cards_by_rank) == 5: # Get the card ranks in the possible flush cards = sorted(cards_by_rank) if cards[0] == 1 and cards[4] == 13: cards.pop(0) cards.append(14) if cards[4] - cards[0] == 4: return 'Straight'
display_results 函數只是以統一的佈局顯示結果(按排名排序)。如同開頭所提到的,每個組合都有 120 種排列方式,可以訂購卡片。
if count_by_rank[3]: return 'Three of a kind' if count_by_rank[2] == 2: return 'Two pair' if count_by_rank[2]: return 'One pair'
輸出
return 'High card'
在我的家用電腦上運行大約需要 15 秒。
從底行可以看到,我們有 2,598,960 種組合和 311,875,200 種排列。這與我們期望在輸出中看到的內容相符。
以上是指數和撲克遊戲的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。
