通过我对羊了个羊的研发，发现它只是一个概率的数学问题，你能不能过关与智商没有关系。
当时为什么你有时候总觉得自己可以过呢？ 如果想知道原因，请听听我的分析。
如果不想看下面分析，可以直接去看b站视频
开局体验
开局的情况 玩到最后无解的情况：
分析：
经过多次试完：我们发现这个游戏有如下特点：
- 卡牌的种类有十五种
- 每种卡牌约有6到7组，我们已6组来算，约一共有270张。
- 开始可供选择的卡牌有29张，玩到过关可供选择的卡牌估算位13张，（包括卡槽的位置）
- 游戏越到最后，可提供选择的卡牌就越少。
接下来我们通过计算机，模拟可以通过的概率
代码分析
1. 定义需要控制的变量
- 卡组的种类
- 每种卡组的数量
- 最大可供选择数，最小可供选择数
- 抽到几张相同的可以删除
- 循环测试的次数
let type = 15; // 卡组的种类
let count = 3*6; // 每种卡组的数量
let rate = 1000;
const postion = 29; // 最大可供选择数
const minpostion = 13; // 最小可供选择数
let removeCount = 3; // 抽到几张相同的可以删除
let allCount = 1000*500; // 循环测试的次数
2. 洗牌
通过随机hash的方式，让牌进入不同的位置，保证乱序。
let cardMap = {};
for (let i = 1; i <= type; i++) {
for (let j = 0; j < count; j++) {
let p = -1;
while (!cardMap[p]) {
p = Math.floor(Math.random() * type * count * rate);
cardMap[p] = i;
}
}
}
let cards = Object.values(cardMap);
3. 可选择牌数
可选择牌数，我们按照线性的方式进行减小，（也可以按照其他方式进行减少，这里我们只是做一个简单的预算）
// 使用数学的点斜式进行计算
let k = (minpostion - postion) / (type * count);
let b = k * 0 + postion;
4.模拟人进行玩游戏
游戏规则：
- 开始给出 postion张牌，这里默认给出29张
- 在29张牌中，进行三三消除。
- 根据当前可用的卡位，进行动态计算，重新得到新的postion张牌。
- 返回第一步。
失败： 如果给出的卡位，不存在三张一样的表示失败。
function plan() {
let myCards = [];
let offsetIndex = postion;
let p = postion;
for (let i = 0; i < p; i++) {
myCards[i] = cards[i];
}
while (offsetIndex < cards.length) {
let tem = {};
// 如果卡牌等于三张，就删除三张；
for (let i = 0; i < myCards.length; i++) {
if (!tem[myCards[i]]) {
tem[myCards[i]] = 0;
}
tem[myCards[i]]++;
if (tem[myCards[i]] === removeCount) {
for (let j = 0; j <= i; j++) {
if (myCards[j] === myCards[i]) {
myCards[j] = undefined;
}
}
}
}
// 收拢数组
let temCards = [];
for (let i = 0; i < myCards.length; i++) {
if (myCards[i] === undefined) {
}else{
temCards.push(myCards[i])
}
}
if (temCards.length === myCards.length) {
return false;
} else {
let newPosion = Math.floor(k * offsetIndex + b);
while(temCards.length < newPosion){
if(offsetIndex >= cards.length){
return true;
}
temCards.push(cards[offsetIndex++]);
}
myCards = temCards;
}
}
return true;
}
5. 进行多次尝试玩游戏
let type = 15;
let count = 3*6;
let rate = 1000;
const postion = 29;
const minpostion = 13;
let removeCount = 3;
let allCount = 1000*1000;
我们设置卡牌的种类为15中，每种卡牌的数量为18张，开始提供可以选的卡为29张，最终提供可选择的卡牌为13张，测试100万次，电脑通关的概率如下： 时间：81.022s,总次数：100万，失败率：99.9996%,成功率：0.00040000000000040004%；约为百万分之四，跟彩票中一等奖的概率差不多。
接下来解释下：
当时为什么你有时候总觉得自己可以过呢？
因为开始的可提供选择的卡牌特别的多，所以进行消除的概率特别的大，后面可提供的卡牌变少了，所以消除的概率就变小了。
这个是我的解题思路，也是近似的算出可以过的概率，并不一定准确。不喜欢勿喷，如果觉得有改进的地方可以一起讨论下。
实现代码：
// 15个种类，6到7组
let type = 15;
let count = 3*6;
let rate = 1000;
const postion = 29;
const minpostion = 13;
let removeCount = 3;
let allCount = 1000*1000;
function getRate(type, count, rate, postion, removeCount) {
let cardMap = {};
for (let i = 1; i <= type; i++) {
for (let j = 0; j < count; j++) {
let p = -1;
while (!cardMap[p]) {
p = Math.floor(Math.random() * type * count * rate);
cardMap[p] = i;
}
}
}
let cards = Object.values(cardMap);
let k = (minpostion - postion) / (type * count);
let b = k * 0 + postion;
return plan();
function plan() {
let myCards = [];
let offsetIndex = postion;
let p = postion;
for (let i = 0; i < p; i++) {
myCards[i] = cards[i];
}
while (offsetIndex < cards.length) {
let tem = {};
// 如果卡牌等于三张，就删除三张；
for (let i = 0; i < myCards.length; i++) {
if (!tem[myCards[i]]) {
tem[myCards[i]] = 0;
}
tem[myCards[i]]++;
if (tem[myCards[i]] === removeCount) {
for (let j = 0; j <= i; j++) {
if (myCards[j] === myCards[i]) {
myCards[j] = undefined;
}
}
}
}
// 收拢数组
let temCards = [];
for (let i = 0; i < myCards.length; i++) {
if (myCards[i] === undefined) {
}else{
temCards.push(myCards[i])
}
}
if (temCards.length === myCards.length) {
return false;
} else {
let newPosion = Math.floor(k * offsetIndex + b);
while(temCards.length < newPosion){
if(offsetIndex >= cards.length){
return true;
}
temCards.push(cards[offsetIndex++]);
}
// console.log(newPosion,offsetIndex)
myCards = temCards;
}
}
return true;
}
}
// 计算概率
let failCount = 0;
let starTime = new Date().getTime();
for (let i = 0; i < allCount; i++) {
if (!getRate(type, count, rate, postion, removeCount)) {
failCount++;
}
}
console.log(
`时间：${((new Date().getTime()-starTime)/1000)}s,总次数：${allCount / 10000}万，失败率：${
(failCount / allCount) * 100
}%,成功率：${(1 - failCount / allCount) * 100}%`
);
