過炸演算法

Ⅰ 雙扣怎麼算

都是124。

即：

1、如果你方出完牌的順序是1/2名，即雙扣對方，贏4個單位。

2、如果你方出完牌的順序是1/3名，即單扣對方，贏2個單位。

3、如果你方出完牌的順序是1/4名，贏1個單位。

4、如果你方出完牌的順序是2/3名，輸1個單位。

5、如果你方出完牌的順序是3/4名，即被雙扣，輸4個單位。

6、如果你方出完牌的順序是2/名，即被單扣，輸2個單位。

雙扣游戲主要流行於浙江，是由溫州人發明的，在溫州特別風靡。游戲規則類似「跑得快」。游戲打兩副牌，對家兩人為一隊。一隊的兩人要相互配合盡快將手中的牌先出完。

牌局採用四人結對競賽，搶分升級的方式進行，具有規則簡明、對抗性強等特點。順子：任意五張牌或者五張以上點數相連的牌， 2 和小王不能出現在順子中。同為炸彈的牌型，先按照星級比較大小；如果星級相同，則按照牌的數量比較大小，數量越少的越大；如過數量相同，則按照牌型中最大牌的點數比較大小。

Ⅱ 自然語言處理（NLP）的基礎難點：分詞演算法

自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）是人工智慧領域中的一個重要方向，主要研究人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理的底層任務由易到難大致可以分為詞法分析、句法分析和語義分析。分詞是詞法分析（還包括詞性標注和命名實體識別）中最基本的任務，也是眾多NLP演算法中必不可少的第一步，其切分准確與否往往與整體結果息息相關。

金融領域分詞的難點

分詞既簡單又復雜。簡單是因為分詞的演算法研究已經很成熟了，大部分的演算法（如HMM分詞、CRF分詞）准確率都可以達到95%以上；復雜則是因為剩下的5%很難有突破，主要可以歸結於三點：

▲粒度，即切分時的最小單位，不同應用對粒度的要求不一樣，比如「融資融券」可以是一個詞也可以是兩個詞

▲歧義，比如「恆生」一詞，既可指恆生公司，又可指恆生指數

▲未登錄詞，即未出現在演算法使用的詞典中的詞，比如不常見的專業金融術語，以及各種上市公司的名稱

在金融領域中，分詞也具有上述三個難點，並且在未登錄詞方面的難點更為突出，這是因為金融類詞彙本來就多，再加上一些專有名詞不僅有全稱還有簡稱，這就進一步增大了難度。

在實際應用中，以上難點時常會造成分詞效果欠佳，進而影響之後的任務。尤其是在一些金融業務中，有許多需要與用戶交互的場景，某些用戶會用口語化的詞彙描述業務，如果分詞錯誤會影響用戶意圖的解析，這對分詞的准確性提出了更高的要求。因此在進行NLP上層應用開發時，需要對分詞演算法有一定的了解，從而在效果優化時有能力對分詞器進行調整。接下來，我們介紹幾種常用的分詞演算法及其應用在金融中的優劣。

幾種常見的分詞演算法

分詞演算法根據其核心思想主要分為兩種：

第一種是基於字典的分詞，先把句子按照字典切分成詞，再尋找詞的最佳組合方式，包括最大匹配分詞演算法、最短路徑分詞演算法、基於N-Gram model的分詞演算法等；

第二種是基於字的分詞，即由字構詞，先把句子分成一個個字，再將字組合成詞，尋找最優的切分策略，同時也可以轉化成序列標注問題，包括生成式模型分詞演算法、判別式模型分詞演算法、神經網路分詞演算法等。

最大匹配分詞尋找最優組合的方式是將匹配到的最長片語合在一起，主要的思路是先將詞典構造成一棵Trie樹（也稱為字典樹），Trie樹由詞的公共前綴構成節點，降低了存儲空間的同時可以提升查找效率。

最大匹配分詞將句子與Trie樹進行匹配，在匹配到根結點時由下一個字重新開始進行查找。比如正向（從左至右）匹配「他說的確實在理」，得出的結果為「他／說／的確／實在／理」。如果進行反向最大匹配，則為「他／說／的／確實／在理」。

這種方式雖然可以在O(n)時間對句子進行分詞，但是只單向匹配太過絕對，尤其是金融這種詞彙較豐富的場景，會出現例如「交易費/用」、「報價單/位」等情況，所以除非某些詞的優先順序很高，否則要盡量避免使用此演算法。

最短路徑分詞演算法首先將一句話中的所有詞匹配出來，構成詞圖（有向無環圖DAG），之後尋找從起始點到終點的最短路徑作為最佳組合方式，例：

我們認為圖中每個詞的權重都是相等的，因此每條邊的權重都為1。

在求解DAG圖的最短路徑問題時，總是要利用到一種性質：即兩點之間的最短路徑也包含了路徑上其他頂點間的最短路徑。比如S->A->B->E為S到E到最短路徑，那S->A->B一定是S到B到最短路徑，否則會存在一點C使得d(S->C->B)<d(S->A->B)，那S到E的最短路徑也會變為S->C->B->E，這就與假設矛盾了。利用上述的最優子結構性質，可以利用貪心演算法或動態規劃兩種求解演算法：

（1）基於Dijkstra演算法求解最短路徑，該演算法適用於所有帶權有向圖，求解源節點到其他所有節點的最短路徑，並可以求得全局最優解；

（2）N-最短路徑分詞演算法，該方法是對Dijkstra演算法的擴展，在每一步保存最短的N條路徑，並記錄這些路徑上當前節點的前驅，在最後求得最優解時回溯得到最短路徑。這種方法的准確率優於Dijkstra演算法，但在時間和空間復雜度上都更大。

相較於最大匹配分詞演算法，最短路徑分詞演算法更加靈活，可以更好地把詞典中的片語合起來，能更好地解決有歧義的場景。比如上述「他說的確實在理」這句話，用最短路徑演算法的計算結果為「他／說／的／確實／在理」，避免了正向最大匹配的錯誤。但是對於詞典中未存在的詞基本沒有識別能力，無法解決金融領域分詞中的「未登錄詞」難點。

N-Gram（又稱N元語法模型）是基於一個假設：第n個詞出現與前n-1個詞相關，而與其他任何詞不相關。在此種假設下，可以簡化詞的條件概率，進而求解整個句子出現的概率。

現實中，常用詞的出現頻率或者概率肯定比罕見詞要大。因此，可以將求解詞圖最短路徑的問題轉化為求解最大概率路徑的問題，即分詞結果為「最有可能的詞的組合「。

計算詞出現的概率，僅有詞典是不夠的，還需要充足的語料，所以分詞任務已經從單純的「演算法」上升到了「建模」，即利用統計學方法結合大數據挖掘，對「語言」（句子出現的概率）進行建模。

我們將基於N-gram模型所統計出的概率分布應用到詞圖中，可以得到詞的概率圖。對該詞圖用最短路徑分詞演算法求解最大概率的路徑，即可得到分詞結果。

相較於前兩種分詞演算法，基於N-Gram model的分詞演算法對詞頻進行了統計建模，在切分有歧義的時候力求得到全局最優值，比如在切分方案「證券/自營/業務」和「證券/自/營業/務」中，統計出「證券/自營/業務」出現的概率更大，因此結果有更高的准確率。但也依然無法解決金融場景中未登錄詞的問題。

生成式模型主要有隱馬爾可夫模型（HMM，Hidden Markov Model）、樸素貝葉斯分類等。HMM是常用的分詞模型，基於Python的jieba分詞器和基於Java的HanLP分詞器都使用了HMM。

HMM模型認為在解決序列標注問題時存在兩種序列，一種是觀測序列，即人們顯性觀察到的句子，另一種是隱狀態序列，即觀測序列的標簽。假設觀測序列為X，隱狀態序列是Y，則因果關系為Y->X。因此要得到標注結果Y，必須對X的概率、Y的概率、P(X|Y)進行計算，即建立P(X,Y)的概率分布模型。

HMM演算法可以在一定程度上解決未登錄詞的問題，但生成式模型的准確率往往沒有接下來要談到的判別式模型高。

判別式模型主要有感知機、支持向量機（SVM，Support Vector Machine）、條件隨機場（CRF，Conditional Random Field）、最大熵模型等，其中感知機模型和CRF模型是常用的分詞模型。

（1）平均感知機分詞演算法

感知機是一種簡單的二分類線性模型，通過構造超平面，將特徵空間（輸入空間）中的樣本分為正負兩類。通過組合，感知機也可以處理多分類問題。但由於每次迭代都會更新模型的所有權重，被誤分類的樣本會造成很大影響，因此採用平均的方法，在處理完一部分樣本後對更新的權重進行平均。

（2）CRF分詞演算法

CRF可以看作一個無向圖模型，假設給定的標注序列為Y，觀測序列為X，CRF對條件概率P(Y|X)進行定義，而不是對聯合概率建模。

平均感知機演算法雖然速度快，但仍不夠准確。適合一些對速度要求高、對准確性要求相對不那麼高的場景。CRF分詞演算法可以說是目前最常用的分詞、詞性標注和實體識別演算法，它對未登陸詞也有很好的識別能力，是目前在速度、准確率以及未登錄詞識別上綜合表現最突出的演算法，也是我們目前所採用的解決方案，但速度會比感知機慢一些。

在NLP中，最常用的神經網路為循環神經網路（RNN，Recurrent Neural Network），它在處理變長輸入和序列輸入問題中有著巨大的優勢。LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶網路）為RNN變種的一種，在一定程度上解決了RNN在訓練過程中梯度消失和梯度爆炸的問題。

目前對於序列標注任務，業內公認效果最好的模型是BiLSTM+CRF。相比於上述其它模型，雙向循環神經網路BiLSTM，可以更好地編碼當前字等上下文信息，並在最終增加CRF層，核心是用Viterbi演算法進行解碼，以得到全局最優解，避免B,S,E這種不可能的標記結果的出現，提高准確率。

神經網路分詞雖然能在准確率、未登錄詞識別上有更好的表現，但RNN無法並行計算，在速度上沒有優勢，所以該演算法通常在演算法研究、句子精確解析等對速度要求不高的場景下使用。

分詞作為NLP底層任務之一，既簡單又重要，很多時候上層演算法的錯誤都是由分詞結果導致的。因此，對於底層實現的演算法工程師，不僅需要深入理解分詞演算法，更需要懂得如何高效地實現和調試。

而對於上層應用的演算法工程師，在實際分詞時，需要根據業務場景有選擇地應用上述演算法，比如在搜索引擎對大規模網頁進行內容解析時，對分詞對速度要求大於精度，而在智能問答中由於句子較短，對分詞的精度要求大於速度。

Ⅲ QQ游戲里的火拚雙扣五個9＋五個10＋五個J三連炸比8個9大嗎

4相3環的等級演算法就是4+3=7.
5相3環就是5+3=8
超過8級的都以8炸的貢獻和倍數算,只不過還是要比哪個大哪個小的

Ⅳ 冒險島刀飛的金炸是怎麼演算法的等級越高炸的越多嗎還是什麼

加滿引爆多`熟練高，跟級別關系不大
跟運氣有關

Ⅳ 鬥地主單發一張牌，抓出4炸的概率

其實不需要那麼復雜，把問題簡單化，可以只考慮大小王分到三個玩家的幾種排列方式（你可以自己列表下，很快的）
答案是:出現王炸的概率是1/2
自己摸到王炸的概率1/2*20/54（地主）；1/2*17/54（農民）；
此為不二正解！其他什麼復雜的演算法一般是錯的，因為按整副牌的演算法過於復雜總會發現有漏洞。

Ⅵ 四川麻將怎麼算胡

四川麻將算胡數具體如下：
平胡：普通的四個搭子一對將。如：123
345
789萬
234
66筒（1番）
大對子（對子胡）：四個搭子均為三張一樣的牌。如：111
333
444萬222
66筒（2番）
清一色：胡牌時只有一色牌。如：111
234
345
666
88萬（4番）
清大對（清對）：清一色大對子（8番）
暗七對：特殊胡牌類型，不遵循四個搭子
一對將，胡牌時為7個對子。如1133446677萬5588筒（4番）
龍七對：暗七對的改進，七對中有兩對（或更多）相同，可視作帶根的暗七對。注意：四張相同的牌不能杠出。如1133446666萬5588筒（8番，每多一根翻倍）
清七對：清一色暗七對（16番）
清龍七對：清一色龍七對（32番，每多一根翻倍）
另外：由於四川麻將需要缺門，所以天胡、地胡的幾率極小，若遇到，可以按滿格處理。
額外倍數：
杠上花：開杠後補的牌胡牌。
杠上炮：開杠後補的牌放炮。
搶杠胡（搶杠炮）：碰牌後摸到第四張相同的牌，杠出時，他人可以胡這張牌，此時不成杠。
帶根：杠或四張未杠出的相同的牌，每一根翻倍。
（以下額外倍數在部分地區計算，游戲前需商議好是否計算。）
海底：海底胡牌，牌牆最後一張牌自摸或放炮。
絕張：所胡的牌是所有可以胡的牌里最後一張並且其他均已現出（堂子里和碰的牌裡面現出）。如3萬已被碰，胡邊三萬就為絕張。胡25條，2條已現4張，5條已現3張，胡最後一張5條即為絕張。由於胡絕張時所有可胡的牌都必須現出，所以自己手牌里不能有要胡的牌。所以只有卡張，邊張，兩邊梭可能胡絕張，其他牌均不可以。
實際中基礎牌型一般8番封頂（滿格）。打1為1,2,4,8（幺二四八），打2為2,4,8,16（二四八幺六），打5為5,10,20,40（五幺二四）。也有16番封頂或者不封頂的。
杠（刮風下雨）
暗杠（自杠，瓮（音wòng）杠）：自己摸起4張相同的牌，擺出杠。（未胡牌的每家給2番）
直杠（射杠）：自己手中3張相同的牌，他人打出第四張，杠出。（放杠者給2番）
彎杠（扒（音bā）杠）：已經碰了三張牌，自己摸到第四張，杠出。（未胡牌的每家給1倍、番）
暗杠和彎杠稱為「刮風」，直杠稱為「下雨」。
因為都未胡牌時，直杠（2番）的收益比彎杠（3番）少，所以為了避免有人可以直杠時先碰再彎杠，所以規定彎杠摸起來的牌必須馬上杠，插入牌堆後再拿出來杠就不結算這個杠。
註：如果牌局黃了，杠了的玩家到最後仍未下叫且有其他玩家也沒有胡時，則杠作廢，杠金不得。某些地區為了避免某些玩家因輸的杠金多，胡牌也要輸錢而故意不胡牌的行為，特做規定牌只剩下最後四張的時候如果能胡牌，那麼必須無條件的胡牌。

Ⅶ 求瑞安本地雙扣演算法：打123

我知道的是溫州人自己雙扣的演算法好像跟你上面給的瑞安的演算法有點不一樣啊！不過上次我朋友訂婚，我們在塘下打的也是按溫州的演算法來的，我就給你舉一下五線和六線的演算法吧，七線及以上的只要翻數和貢獻替換掉就可以了。
一般我們如果打基礎一二三的話，六線至十線的貢獻依次是5、10、20、40、80
一、四家中都沒六線及以上的貢獻，五線最大。
頭家和他的對家最大隻有五線，則頭家和他的對家贏的數量是一樣的，輸方也是一樣的，雙扣是 3（雙扣基礎分）*2（五線翻番）=6，單扣 2（單扣基礎分）*2（五線翻番）=4、平扣 1（平扣基礎分）*2（五線翻番）=2.
二、頭家和他的對家有一家有六線，其餘兩人沒有貢獻分（六線及以上）。有六線貢獻的那一家是有3（其餘三家）*5（六線貢獻分）=15 的額外分的。雙扣則有六線的那一家收入是3（雙扣基礎分）*2（五線翻番）*2（六線翻番）+15（三家每家貢獻5）=27，有六線的對家3（雙扣基礎分）*2（五線翻番）*2（六線翻番）-5（六線貢獻分）=7。其餘兩個輸家輸分為-3（雙扣基礎輸分）*2（五線翻番）*2（六線翻番）-5（六線貢獻分）= -17
三、頭家和他對家兩個都有六線貢獻，其餘兩人沒有貢獻。則贏家和輸家的得分也是一樣的，以贏家為例，雙扣得分為3（雙扣基礎分）*2（五線翻番）*2（六線翻番）+15（三家貢獻）-5（貢獻給另外一家）=22，輸家也一樣-3（雙扣基礎分）*2（五線翻番）*2（六線翻番）-10（兩家貢獻）= -22
四、還有很多很多，很麻煩，打字太煩，說起來很簡單，只要懂進去就行，其實規律就那樣。最重要的一點就是，如果你是輸方，且沒有六線及以上的貢獻分，只有五線，你就不要在那裡參合什麼翻倍的事情，沒你什麼事，只要你和你對家沒有一個跑頭家，五線沒用，翻番也和你們沒關系！

Ⅷ 鬥牛15432規律，鬥牛演算法口訣快速演算法是什麼

提起鬥牛15432規律，大家都知道，有人問鬥牛演算法口訣快速演算法是什麼？另外，還有人想問搶庄鬥牛規則，你知道這是怎麼回事？其實終於知道鬥牛有規律嗎，原來有技巧規律漏洞，下面就一起來看看鬥牛演算法口訣快速演算法是什麼？希望能夠幫助到大家！

鬥牛15432規律

終於知道鬥牛有規律嗎，原來有技巧規律漏洞

1、鬥牛規律:鬥牛演算法口訣快速演算法是什麼？

1、五花牛：5張均為花牌jqk。能的注碼法。

2、五小牛：五張牌的牌點加起來不超過10，含10。

3、牛牛：五張牌中，有3張牌相加為10的倍數，剩餘兩張相加為10的倍數。

4、牛九：五張牌中，有3張牌相加為10的倍數，剩餘兩張相加的個位數為9。

5、牛八：五張牌中，有3張牌相加為10的倍數，剩餘兩張相加的個位數為8……依次類推。

6、沒牛：五張牌中，沒有3張相加為10的倍數。

《鬥牛》牌型大小比較：當與閑家同時出現相同點數時，系統自動將兩家手中牌的那一張進行比較，誰大就由誰勝利。如果出現牌也相同大的話，就按花色來進行比較，花色的比較與的花色比較類同。

《鬥牛》出牌順序：每位玩家將牌型編排好之後可以出牌，是個亮牌的。

2、鬥牛規律:搶庄鬥牛規則

搶庄鬥牛規則？搶庄鬥牛是一款比較考驗策略的牌游戲，不少玩家都還不懂它的規則，接下來就給大家介紹下搶庄鬥牛該怎麼玩。搶庄牛牛玩法介紹用數學方法必贏。

用牌為一副牌除大小王以外，共計52張。玩家人數為2人至6人，每人隨機發5張牌。

選擇與倍數鬥牛怎麼看生死門。

每盤開始前，隨機選擇。盤游戲開始時，玩家可選擇”搶庄/不搶”決定自己是否願意當庄，在”搶庄”玩家中隨機選擇。確定後，閑家可以進行倍數選擇，選擇的倍數將影響輸贏結果的大小。所有的大小比較中過程均是和閑家比較，閑家和閑家之間不進行比較。玩家必須將發到手中的5張牌分成兩組，進行大小比較。組牌為3張，第二組牌為2張。

牌型比較壓庄生死門倒推公式。

玩家把5張牌分為兩組後，需要各自和進行大小比較。組3張牌的比較規則：要求玩家必須拿且只拿3張牌組成10、20、30的整數(加法運算)。數字A-10的牌數字代表其大小，JQK統一以10計算。

若和閑家有那麼三張牌能湊成10或20或30的整數，我們稱之為有牛，那麼則進行第2組兩張牌的大小比較。若或閑家有某人無法使用3張牌湊成10或20或30的整數，我們稱之為沒牛，同時該玩家判定為輸。不死倍投法。

第二組牌的比較則把剩下的兩張牌按照加法計算，10的整數倍數，1最小，若大於10小於20則取個位數計算。數字越大則牌型越大，數字越小則牌型越小。若第2組牌數字為1我們稱之為牛丁，若第2組數字為10或20我們稱之為牛牛，其他以牛二、牛三等名稱稱呼。

牌型從小到大排序為：沒牛-牛丁-牛二……牛八-牛九-牛牛-三條-順子-同花-葫蘆-四炸-同花順-五花牛-五小牛。若和閑家都無法使用3張牌湊成10或20或30的整數，即庄閑兩家均無牛，則此時進行5張牌中一張牌的比較，大小次序為K-Q-J-10-9……A，若一張牌也相同則根據花色進行比較，大小次序為黑桃、紅桃、梅花、方片。千術手法圖解100種。

特殊牌型

四炸——即5張牌中有4張一樣的牌，此時無需有牛。若閑家都是四炸牌型，則比較4張一樣的牌的大小。

五花牛——花指的是JQK，五花牛指的是手上的5張牌全為JQK的特殊牛牛牌型。若閑家都是五花牛牌型，則比較一張牌的大小，若一張牌的大小一樣則按照花色比較。玩牛牛的儀器。

五小牛——即五張牌都小餘5，且牌點總數小余或等於10。

若5張牌既合四炸又合五花牛則按照大的計算牌型。

以上就是與鬥牛演算法口訣快速演算法是什麼？相關內容，是關於鬥牛演算法口訣快速演算法是什麼？的分享。看完鬥牛15432規律後，希望這對大家有所幫助！

Ⅸ 鬥地主一盤6個炸的概率是多少

看從什麼角度考慮了,要是從打牌角度考慮,忽略吧!
從數學角度考慮.總共每次抓有可能約7.499*10的23次方種組合,其中6炸出現有三人分布呈各2炸,有1.87*10的12次,分布分別有3.2.1炸分布有4.28*10的10次,其他更極端分布(如地主有5炸!)概率更小,在10的8次左右.所以6炸總可能是大概1.92*10的12次.概率=出現次數/總可能.大概約為2.56*10的-12次,就是約為2.56分之萬億..好小.(因為數值太大,沒有進行精確計算,可能有一定誤差,不過不太可能差出兩三個小數位來,上面的5%不可能,我反正從來沒見過6炸.).
不知道對不對,可以探討一下哈哈.

Ⅹ 4個人過炸出現6王的概率

4個人打牌，拿到一張王的機率是4分1
在這4分1的機率里，再有一次4分1的機率拿一張王。就是25％的4分1。
等於6.25％。
這個問題不需要管多少張牌。因為無論多少張牌都只有2個王。不會有二個人能拿14張機率就大點。

這個式子可以看出來為什麼不會。
如果54張牌，除4個人，除2張牌
等於6.75。 如果是52張，那也是和上面的答案。但是想像一下，如果有100張。機率就會再上升。明顯這個演算法是錯的。
這再次證實了上一條公式的正確性。拿二王的機率只是因為王的數量和人的數量確定。