ICM算法(Java版本)

1.   /**
   
2.     * \param payouts Payout structure, e.g.: new double[]{0.5,0.3,0.2}
   
3.     * \param stacks Player stacks
   
4.     * \param player Index of selected player in the stack-array
   
5.     * \returns ICM equity for selected player
   
6.     */
   
7.    public static  double  getEquity ( double []  payouts,  double []  stacks,  int  player )
   
8.    {
   
9.      double  total =  0 ;
   
10.      for  ( int  i =  0 ; i < stacks.length; i++ )
    
11.        total += stacks [ i ] ;
    
12.      return  getEquity ( payouts, stacks.clone () , total, player,  0 ) ;
    
13.    }
    
14. 
    
15.    //Recursive method doing the actual calculation.
    
16.    private static  double  getEquity ( double []  payouts,  double []  stacks,  double  total,  int  player,  int  depth )
    
17.    {
    
18.      double  eq = stacks [ player ]  / total * payouts [ depth ] ;
    
19. 
    
20.      if ( depth +  1  < payouts.length )
    
21.        for  ( int  i =  0 ; i < stacks.length; i++ )
    
22.          if  ( i != player && stacks [ i ]  >  0.0 ) {
    
23.            double  c = stacks [ i ] ;
    
24.            stacks [ i ]  =  0.0 ;
    
25.            eq += getEquity ( payouts, stacks, total - c, player, depth +  1 )  * c / total;
    
26.            stacks [ i ]  = c;
    
27.          }
    
28.    
    
29.      return  eq;
    
30.    }

复制代码

来源： http://www.holdemresources.net/hr/sngs/icm/icmjava.html

Bean是Java高手，一定懂的。我还在慢慢琢磨

晕！火花真有钻研精神，我可不想读code。

对我来说就是天书。

仅适用于单桌SNG吧，看奖金分布是0.5 0.3 0.2的。这个用excel也能很快算出来

仅适用于单桌SNG吧，看奖金分布是0.5 0.3 0.2的。这个用excel也能很快算出来
greatsunkai 发表于 2011-1-9 22:22

    不仅仅适用于单桌SNG，多桌一样好使。代码注释中出现了 0.5  0.3  0.2 是作者举的例子而已。

多桌要到差不多final table的时候ICM才显得比较重要