德州主池和边池的计算

德州主池和边池的计算

思路
思路,主池只有一个,边池最多是(玩家数量-1)
首先解释一下主池和边池
主池:主池就是第一个all-in的玩家或者说第一个最少筹码all-in的玩家产生的筹码池
边池:第二个以后all-in的玩家或者说第二少筹码以后的all-in玩家产生的筹码池
到此很容易想到定义一个数组来存储主池和多个边池,现在用lua语言来举例子,用 pot_list 来表示。
假定5个玩家参与,sum 表示池子的筹码数量,player_ids 表示该池子属于谁的,player_ids 也是一个数组,
因为有可能多个玩家牌型一样,这样方便结算的时候,平分筹码。
格式如下 pot_list = {
[1] = {sum=0, player_ids = {1000001}}, --第1个表示主池
[2] = {sum=0, player_ids = {1000002}}, --第2个表示边池
[3] = {sum=0, player_ids = {1000003}}, --第3个表示边池
[4] = {sum=0, player_ids = {1000004}}, --第4个表示边池
[5] = {sum=0, player_ids = {1000005}}, --第5个表示尾池
}
尾池属于跟到最后并且下注最多的玩家的。
all-in最少筹码的玩家一定是主池的拥有者,第二少的玩家就是第一个边池的拥有者,依次类推。
当有多人all-in时,很容易想到要对所有all-in的玩家总下注进行排序,所以我们要记住每个玩家的总下注。
现在的需求是,只要有玩家下注,主池和边池都要实时更新。
所以我们想到了在有玩家下注返回时,实时计算主池和边池广播出去。

lua 语言实现

local pot_list = {}
local player_num = 5 --假定5个玩家
--计算边池和主池(每次有玩家下注返回时调用)
function CountPotNum()
    pot_list = nil
    pot_list = {} --清空以前的数据
    for _ = 1, player_num do --对 pot_list 进行初始化
        table.insert(pot_list,{sum = 0,player_ids = {}})
    end
    local all_bet_info = {} --将所有all-in的玩家信息存储进 all_bet_info ,以便进行排序
    for _,v in pairs(player_list) do --player_list 是存储所有玩家信息的表
        if v.AllIned then
            table.insert(all_bet_info,{player_id = v.player_id, bet = v.BetNum}) --BetNum 是玩家总下注
        end
    end
    if #all_bet_info > 1 then--对所有all-in的玩家根据下注的多少进行排序
        table.sort(all_bet_info,function(f,s)
            return f.bet < s.bet
        end)
    end
    if #all_bet_info == 0 then --无人allin,则所有玩家的下注都属于主池
        for _,v in pairs(player_list) do
            pot_list[1].sum = pot_list[1].sum + v.BetNum
        end
    else
        local player_list  = deep_copy(player_list) -- deep_copy是对 player_list 深度拷贝的意思,需要自己实现
        --为什么要拷贝,因为下面会对玩家的总下注进行修改,所以要从新拷贝一份,不能修改原始数据
        for k = 1, #all_bet_info do --对排好序的all-in玩家进行池子归类
            local user = player_list[all_bet_info[k].player_id]
            local sub_num = 0
            for _,v in pairs(player_list) do
                if user.player_id ~= v.player_id and user.BetNum > v.BetNum then
                    sub_num = sub_num + v.BetNum
                    v.BetNum = 0
                elseif user.player_id ~= v.player_id and user.BetNum <= v.BetNum then
                    sub_num = sub_num + user.BetNum
                    v.BetNum = v.BetNum - user.BetNum
                end
            end
            sub_num = sub_num + user.BetNum --最后别把忘记自己加到属于自己的池子
            user.BetNum = 0 --因为自己的筹码已经归入池子,所以要清空,不然会进到其它池子
            pot_list[k].sum = pot_list[k].sum + sub_num
            table.insert(pot_list[k].player_id, user.player_id) --将自己的id存入

            if k == #all_bet_info and player_num > #all_bet_info then --尾池计算,将没有all-in的玩家下注都放入尾池
                sub_num = 0
                for _,v in pairs(player_list) do
                    sub_num = sub_num + v.BetNum
                    v.BetNum = 0
                end
                pot_list[k+1].sum = pot_list[k+1].sum + sub_num
            end
        end
    end
end

到此,主池和边池计算完成了。
pot_list[1].sum 就是主池
pot_list[2].sum、pot_list[3].sum、pot_list[3].sum、pot_list[4].sum是边池
pot_list[5].sum是尾池

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者阅读动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
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