天真洗牌的现实问题

Question

我正在撰写一些文章，旨在通过使用与扑克相关的主题来教授初学编程概念。目前，我正在研究洗牌问题。

作为Jeff Atwood points out on CodingHorror.com，一个简单的改组方法（遍历数组并使用随机卡在阵列中的其他位置交换每个卡）会产生不均匀的排列分布。在实际应用中，我只使用Knuth Fisher-Yates shuffle来获得更均匀的随机性。但是，我不想用编程器友好的算法来解释编程概念。

这导致了一个问题：如果黑帽子知道你正在使用52张牌的天真洗牌，那么黑帽会有多大的优势？它似乎无限小。

Answer 1

与天真的洗牌相比，knuth shuffle是一个微不足道的变化：只需更换甲板上剩余（未洗过的）部分中的任何牌，而不是整个牌组中的任何位置。如果您认为它是从剩余的未选择卡片中按顺序重复选择下一张卡片，那么它也非常直观。

就我个人而言，我认为如果正确的算法不再复杂（并且更容易想象！），教会学生的算法很差。

Answer 2

事实证明，优势非常显着。 Check out this article

问题的一部分是有缺陷的算法，但另一部分假设您可以从计算机获得“随机”数字。

Answer 3

一个简单的＆amp;用于混洗的公平算法是为甲板中的每张卡分配随机浮点数（例如，在0和1之间），然后按指定的数字对甲板进行排序。

这实际上是一个完美的例子，让学生意识到只是因为某些东西是直观的，在我们的情况下天真的洗牌，并不意味着它是正确的。

Answer 4

主观。

  

似乎它会无限小。

同意。

Answer 5

这不像是你正在编写一个用于实际在线赌博网站的扑克计划。当你教人们如何编程时，某人欺骗该计划的能力并不是什么大事。

留下一张纸条说这是现实世界的一个糟糕模型（并将其称为可能的安全漏洞），并继续教学。

Answer 6

顺便说一下，在模拟洗牌时，有一个关于洗牌的blog post over on ITtoolbox可能会引起人们的兴趣。

关于你的问题，请考虑有52个！可以从那里开始的甲板配置可能在杰夫的3张牌组的例子中起到了作用的作用，注意过度代表中的1出现在每个槽中一次。另外请注意，他说你必须有几千个例子，才能明显看出优势在哪里，但是你可以用一副套牌来重新开始使用相同的初始套牌，是吗？你拿着已经发出的牌并将它们放在底部并将它们洗牌，这是我认为不可能重复的。