如何在 Java 中测试一副纸牌是否洗得足够多

Question

我必须测试一下，看看这个方法是否洗过一副牌。 这里是实际洗牌部分的代码。

 public void randomShuffle () {
               for (int i = 0; i < DECK_SIZE; i++) {
                   int place = (int)((Math.random()*(51-i))+i);
                   Card temp = this.cardAt(i);
                   this.cardList[i] = this.cardAt(place);
                   this.cardList[place] = temp;
           }
       }

测试它是否被洗牌的问题是我只能交换两张牌，它会被认为是洗牌。 这是我迄今为止对随机洗牌的测试。

static void randomShuffleTest () {
       Deck deck1 = Deck.newDeckOf52();
       Deck deck2 = Deck.newDeckOf52();
       deck2.randomShuffle();           

       assert false == deck1.equals(deck2);
    }

所以，我的问题是，我如何测试某些东西是否被洗牌了？

Answer 1

你不能。无法确定一副牌是否经过洗牌，因为理论上洗牌可以产生一副完全有序的牌。

Answer 2

精确的测试是不可能的。只要相信你的算法。或使用Collections.shuffle()

Answer 3

您无法对单个样本执行此操作。但是您可能能够做的是对一些洗牌后的牌组进行统计分析，以寻找非随机性的迹象。

我认为你最好在 math.stackexchange.com 上问这个问题……聪明的家伙在哪里闲逛。如果他们能用简单的术语解释“数学”（对于像你我这样的愚蠢的 IT 人员），你应该能够用 Java 编写测试代码。

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当我说“你不能这样做”时……显然你可以测试看看牌组是否根本没有被洗牌，或者洗牌是否破坏了牌组。但这些都不是对您的标准的可靠测试......“洗牌足够了”。

Answer 4

首先我喜欢这个问题（有趣）。

• 首先我想知道您对“足够洗牌”的定义是什么。你甚至可以测量它吗？你有这方面的指导方针吗？例如应该至少有五张牌但在不同的位置？您可以轻松编写测试来验证多张卡片或在不同的位置，但这是否足够？
• 我也认为 Mark 关于制作一个模仿原始牌组的洗牌牌组是正确的（尽管我怀疑概率非常低）。所以测试这将是非常困难的，或者如果它模仿原始的，你可以丢弃洗牌的牌组。这样你的测试就足够了
• 此外，我认为您可能应该使用 Jigar 提到的 Collections.shuffle()，而不是自己写一些东西？

Answer 5

一种措施可能是对洗牌后的牌组进行排序并检查它进行了多少“操作”。显然，这个度量将取决于排序算法。

或者，您可能会在此处的某处找到一些统计度量：http://en.wikipedia.org/wiki/Randomness_tests。

Answer 6

正如 Mark Byers 所说，洗牌算法可能会产生一副完全有序的牌组。但如果它在每次连续运行中都这样做，那么绝对是一个糟糕的算法！因此，一个合适的洗牌算法应该创建卡片序列，使得卡片在第 i 个位置的分布是均匀的。让S(i)={c(1)(i),c(2)(i),...,c(54)(i)} 成为第 i 个序列（算法的第 i 个结果）。那么关于 (i) 的 c(j)(i) 应该遵循（近似）均匀分布。要检查它是否成立，请运行您的算法数千次，并在每个位置 j=1,2,...,54 计算每张不同卡片出现的频率。数字应该或多或少相等。理想情况下，如果您运行算法 54000 次，您应该在每个位置看到每张卡片 1000 次。我强烈怀疑使用Math.random() 是否会出现这种情况。使用java.util.Random 以获得更好的结果。这就是你使用 Random 的方式：

final java.util.Random random = new java.util.Random(seed);

每次你需要一个随机的双精度：

random.nextDouble();

Collections.shuffle(); 方法正是这样做的。如果您需要比 Java 的 Random 实现更好的 RNG，您很可能应该继续自己的实现。

Answer 7

我发现测试这一点的最佳方法是测试 1000 次左右不同的时间，并记录每次测试成功的时间。最终，您真的想知道测试在 98-99% 的时间内都有效，只要结果是 ~99% +/- 1%，您就应该很好，并且测试应该始终通过。

• 洗过的手不应该等于原来的。
• 两者的长度应该相同。
• 所有卡片的总和应该相同（或相似）

swift中的示例代码：

func testShuffled() {
    var hand1 = [3,4,5,6,7,1,2,8,9,10,11,12,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
    var count =  0

    for _ in 0..<1000 {
        let hand2 = hand1.shuffled()

        if (hand1 != hand2 && hand1.count == hand2.count &&
            hand1.reduce(0, combine: +) == hand2.reduce(0, combine: +)) {
            count += 1
        }
        hand1 = hand2
    }
    let result = Double(count) / 1000.00
    XCTAssertEqualWithAccuracy(result, 1, accuracy: 0.02)
}