好了，正题开始
关键字：AI模拟 三国杀 编程 暖标洛

1.编写AI模拟暖标洛（左甄姬诸葛瑾司马懿），司马懿启动到甄姬回合结束，记录各项作用。
2.游戏环境
暖色自然摸牌，无冷主压制，无无懈，不考虑回合外武将技。
司马懿先动，牌序以最大过牌和最大输出为参考，无关的牌，如桃等不考虑。
3.游戏流程
司马懿回合
过牌，五谷无中包括红顺
处理黑顺手（黑顺手的新牌影响后面的判断结果）
保留黑装备
统计黑牌少于3，结束
大于3,保存黑杀、雷杀、酒、无懈、借刀的数量
继续使用拆乐兵南蛮决斗，无优先级
开始洛神
诸葛瑾手牌按黑红排序
诸葛瑾黑牌先改
红牌明哲，司马懿改判
诸葛瑾黑牌继续改
红牌明哲/无牌结束，司马懿改判
结束洛神，摸2牌
甄姬回合
甄姬过牌，出牌
统计能力

5.数据 & 结论
数据部分，10 000次模拟的数据。跑了47分钟真是骗个经验也不容易

其中
% 1顺手 期望
% 2过拆 期望
% 3兵粮 期望
% 4乐不 期望
% 5决斗&火攻 总期望
% 6AOE 期望
% 7是否出弩/出弩率
% 8总输出点数（对单个目标） = 决斗&火攻 + AOE + 杀（包括连弩和酒，但不包括其他人的伤害）
% 9有效过牌 = 起手6+5+6，使用出的五谷无中顺铁索，洛神的牌以及诸葛瑾明哲的牌，但不包括失效的红判定牌
% 10出乐率 = 出乐局数/总局数

这是输出频率分布图（这个名字应该没错吧），100000次模拟里面，能打出输出点数的统计
中间那个1、3、5、7不知道怎弄出来，凑合着看

excel版

数字共享版
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
6 3509 14159 22361 20328 15357 11324 7415 3762 1367 326 78 8 0 0 0

下面是结论了
3.5% 概率打出1点输出，统称酱油标洛。于是又有人吐槽标洛的强度了。
17.67%概率打出3点以下输出，我们可以认为是必然无法造成击杀的数据。
打出不超过3点（包括3） = 40%
打出不超过4点（包括4） = 60.4%
可以看出，在无硬奶的情况下，想要一波秒杀的可能性很低。并且一个4血边对上暖标洛的存活率是提高了很多

再看看，打出5点以上（包括5） = 39.551%
想秒人也是可以的啦，但是5点不一定能秒掉，因为对手手牌有桃酒等因素
然后是6和6+ 24%，挺可观了。我们认为大概率死亡，进入3V2的轮次

7点以及7以上，12.8% 我们俗称的“天胡”概率，所以被胡了也就是1/8的事情别以为踩狗屎了
由7L图看出，最有可能打出的点数为2,3,4,5,6，占比例83.5%
真是耐人寻味的数字，所以被标洛击杀属于正常不被击杀也属于正常。
当然，出现其余部分就自己体会

当然了，任何实验都有误差（这是物理老师教的）
误差来源
人为误差，因楼主水平不足，导致的AI过于愚或者程序出现的逻辑错误，此部分为负误差。
系统误差，10W的数据量过少导致偏离真实结果。本人对此类误差概不负责。
∵ AI能力 ≤ 最优姐/理性人脑
∴ 实际效果可以认为比图片数据要高，至于上限范围，本人水平有限不能给出。

6.核心代码 main函数和luoshen函数

厉害了

7.开发期间的心得（程序员看）
人脑和AI不同，人脑对手牌有信息，导致策略树能剪枝，对局势预判更准确
AI没有预判局势的能力，除非给予足够多的子模型。
而程序对手牌是0认知，想知道手牌情况每次要遍历，那个执行效率堪忧啊
然而程序越要接近实际流程，代码量和运行时间就爆炸增长.
人脑和AI不同，人脑对手牌有信息，导致策略树能剪枝，对局势预判更准确
AI没有预判局势的能力，除非给予足够多的子模型。

开发期间，由于五谷较为复杂，对五谷进行每人摸1张的临时处理。对比前后结果，发现总体输出还是差别挺大的。
如图，各自3W场的输出量对比

又稳定提升了5%输出

9.后续价值
1.以当前测试版本为基准，对于往后的游戏版本改动，可以轻松进行数据对比。
2.对于有争议的出牌，可以通过程序进行大量模拟，对比数据，用作最优姐参考。
3.本次开发有大量可复用性代码，后面模拟张飞等阵容也可以较为轻松
4.可以做一些指标相关性的分析。比如过牌量和输出点数的相关性
有什么想问的，如果容易实现可以选择性满足~

特别鸣谢 @裂_星_者 @军才丷 @预测鸡 等
申精 @の简单丶 @青衫兮

大量使用cell数据类型导致程序很慢，肿么破啊 @ljzhalcyon
1000次 3.96s
10000次 45s
100000次 47min

佩服你的治学精神

来了顶顶 编程这个东西我是不太看得懂 我就白拿结果了

辛苦了，可以模拟其它组合了

太厉害了
用数据来说明阵容强度才是最有说服力的
这吧里没什么人看，楼主可以考虑一下发到论坛上啥的

我记得我以前有个帖子贴过刘备司马贞姬的仿真结果，跑起来很快，可能是没用任何字符串

虽然没耐心看，也看不懂编程。但是就是觉得厉害

涉及到代码细节就不好说了，遍历太多肯定慢。我记得曾经编写武将过牌拿牌的时候，采用“增量”加“记忆”的方式，就是在原有手牌基础上删除用的牌，添加新的牌，同时记住索引和已有统计结果。遍历过的旧牌就不再重复遍历了，除非情况比较特殊。这些是具体实现的问题，无伤大雅，速度快慢也不是主要考虑因素，准就行

回复的内容被系统删除了，总之楼主**

nb

其实可以用机器学习搞个“选将AI”，但是样本实在是不好弄啊