指数和扑克游戏
每周挑战 291
穆罕默德·S·安瓦尔 (Mohammad S. Anwar) 每周都会发出“每周挑战”,让我们所有人都有机会为每周两次的任务提出解决方案。我的解决方案首先用Python编写,然后转换为Perl。这对我们所有人来说都是练习编码的好方法。
挑战,我的解决方案
任务1:中间索引
任务
给你一个整数数组,@ints。
编写一个脚本来查找最左边的中间索引(MI),即所有可能索引中最小的一个。
中间索引是一个索引,其中 ints[0] ints[1] … ints[MI-1] == ints[MI 1] ints[MI 2] … ints[ints.length-1].
- 如果 MI == 0,则认为左侧和为 0。同理,
- 如果 MI == ints.length - 1,则右侧总和被视为 0。
我的解决方案
这相对简单。我将位置从 0 循环到比输入长度小 1。在每个位置我都会查看是否满足条件。
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
示例
$ ./ch-1.py 2 3 -1 8 4 3 $ ./ch-1.py 1 -1 4 2 $ ./ch-1.py 2 5 -1
任务2:扑克手牌排名
任务
一手抽牌扑克由 5 张牌组成,从 52 张牌中抽取:没有小丑,没有百搭牌。 A 的排名可以高也可以低。
编写一个脚本来确定以下三件事:
- 可以发多少张不同的 5 张牌?
- 10个等级每个等级可以发多少手不同的牌?请参阅此处了解 10 种扑克手牌等级的描述:https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_poker_hands#Hand-ranking_categories
- 检查您在步骤 2 中获得的十个数字,将它们相加并显示它们等于您在步骤 1 中获得的数字。
我的解决方案
系好安全带,因为这将是一篇很长的文章。这也是很长一段时间以来第一次任务不需要任何输入。在我完成的挑战中,最后一个是#177。
为了回答第一个问题,可以发的牌有 311,875,200 种可能的排列(52 × 51 × 50 × 49 × 48)。然而,卡片的顺序并不重要。对于任意五张抽牌,它们可以以 120 种方式排列(5 × 4 × 3 × 2 × 1)。因此共有 2,598,960 种独特的组合。
我首先创建一副纸牌。为此,我的等级(牌号)为 1 到 13。1 是 A,2 到 10 是数字,11 是 Jack,12 是 Queen,K 是 13。我还有一套花色 s、c、d和 h(分别为备用、梅花、菱形和红心)。使用双 for 循环,我生成所有 52 张牌(等级和花色的元组)并将其存储在名为牌组的列表中。
然后,我循环遍历牌组中每个独特的五张牌组合,并确定我持有哪只手牌。最后我打印结果。
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
这是最简单的部分:)
对于 get_hands 函数,我首先创建一个按排名(卡片上的数字)和花色(卡片上的符号)排序的列表字典。我还计算排名的频率,因为这通常用于确定手牌。
$ ./ch-1.py 2 3 -1 8 4 3 $ ./ch-1.py 1 -1 4 2 $ ./ch-1.py 2 5 -1
因此对于卡片 10s、10h、9d、8h、2d,将设置以下内容:
- 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}(三个等级出现一次,一个有两张牌)
然后是时候确定我握着哪只手了。我们将从同花顺和同花开始。这些是唯一考虑纸牌花色的手牌,并且所有五张牌都是相同花色的。这是当 cards_by_suit 字典只有一个值时确定的。
为了确定它是否是同花顺,我按数字对牌进行排序(从 1 到 13)。如果第一张牌是 1(A)而最后一张牌是 13(K),我会删除第一张牌并将 14 添加到列表的末尾。这使得 10、J、Q、K 和 A 被视为同花顺。当第一张牌的数字与最后一张牌的数字之差为四时,即为同花顺。
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)
对于四张同花牌(四张一牌,随机最后一张牌)和葫芦(三张一牌,两张不同牌),我可以使用 count_by_rank 字典来查看这手牌是否匹配指定的标准。
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)
为了确定这手牌是否是直牌,我使用与同花顺类似的逻辑。我首先检查我是否有五个唯一的等级(卡号),对它们进行排序,如果需要则移动 A,并检查高低之间的差异是否为 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'
三张同种(三张同点数的牌,两张不同点数的牌),两对(两张同点数的牌,两张不同点数的牌,随机最后一张牌),一对(两张同点数的牌)等级(每张不同等级的三张牌)都可以使用 count_by_rank 字典来计算。
if count_by_rank[4]: return 'Four of a kind' if count_by_rank[3] and count_by_rank[2]: return 'Full house'
最后,如果没有匹配项,则返回“高牌”。如果你拿着这手牌,你绝对不会想拿你的房子去赌:)
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 函数只是以统一的布局显示结果(按排名排序)。正如开头提到的,每个组合都有 120 种排列方式,可以订购卡片。
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'
输出
return 'High card'
在我的家用电脑上运行大约需要 15 秒。
从底行可以看到,我们有 2,598,960 种组合和 311,875,200 种排列。这与我们期望在输出中看到的内容相符。
以上是指数和扑克游戏的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

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

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。
