蜘蛛牌在线游戏（单机游戏蜘蛛牌手机版）
今天我要分享蜘蛛牌在线游戏的知识，也会包含朋友们关心的单机游戏蜘蛛牌手机版问答从多个角度来解答，我希望能够解决你现在遇到的问题！
本文目录一览：
蜘蛛纸牌规则?
1、计分规则
游戏开始时，为500分。以后每移牌或撤销移牌一次，扣一分。当一组 同一花色的牌被移除整理到左下方时，加100分。游戏中可以出现负分。在负分时，执行撤销操作，分数将自动变为0。
2、翻牌规则
游戏开局只有每叠牌的第一张默认为翻开状态。当移动一叠牌所有已翻开牌到其他地方时，未翻开牌的中最上面的一张将自动翻开。每次发牌的十张牌都为翻开状态。
扩展资料：
游戏攻略
1、开局要选好，如果一排也开不了，这局机会就不大了。
2、发了三次牌以后，整个牌局应有点样了，如果还是乱乱的，就是开局没弄好。
3、顺牌过程中，感觉位置比较理想时，可以适当保存，成功率会提高不少。
4、相同花色的有机会就弄到一块，有时可能就差一张牌的位置。
5、尽量把牌压在一排上，长一点没关系，有时可能会四、五十张。
参考资料来源：百度百科-蜘蛛纸牌
蜘蛛纸牌怎么玩？
蜘蛛纸牌的玩法如下：
游戏开始，需要消掉10副纸牌，纸牌顺序从大到小排列。在每局纸牌中，尽量将纸牌能按照顺序排列起来的排列起来。
当下面的纸牌中没有可以排列的时候，选左上角的纸牌，会发布新的一行纸牌下来。在移动纸牌的时候，先从下面的纸牌开始移动，之后再移动上面的纸牌。
《蜘蛛纸牌》(Ancient Spider) 是由Oberon Games开发的一款休闲益智类游戏，该游戏已由Microsoft于2010年发行。
同时该游戏也是Windows ME及后续版本所自带的小游戏，游戏的目标是以最少的移动次数将牌面中的十叠牌以及待发的五组，共计八副牌整理移除。当所有牌被移除整理到界面的左下方，游戏获胜。
为了研究蜘蛛纸牌的规则，我玩了200局！
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单人蜘蛛接龙 （以下简称为“ 蜘蛛纸牌 ”）是人们经常在电脑上在线或者离线玩的一款很受欢迎的 游戏 。由名字可以看出，这个 游戏 是只有一个玩家的。 游戏 中一共有两套标准扑克牌，玩家需要按顺序把扑克牌排列成完整的八组（两套牌，各四种花色），从而进一步把它们从台面上消除。牌可以从牌组中提取或者按照特定规则从一列移动到另一列。我们这里不再详细地讨论 游戏 规则，假设我们的读者已经了解 游戏 的规则了。要是你需要回忆一下，可以看这里。在这里我们只讨论这个 游戏 的四组的版本。
蜘蛛纸牌中含有两套标准扑克牌
玩家们一直在抱怨说不同的软件存在偏差 。具体来讲，就是如果程序探测到了玩家的胜率很高，它可能就 暗中操纵 后面的牌的次序来降低胜率。玩家本身也有可能被偏向从而发挥出最好水平。不过，通过一些基本的 统计学手段 ，我们有可能对这种“偏向的指控”进行证实或者驳斥。这一点也可以作为一个很好的练习，来看看 一个人是如何使用在现实世界观察到的数据并配合统计学手段来判断一个假说（比如“蜘蛛纸牌程序是有偏向性的”）是真的还是假的。
基础知识
从本文的角度出发，我们这 里假设玩家在玩蜘蛛纸牌的时候不使用“撤销”“重来”“加步”（把 游戏 削减为一个简陋的初始版本），这样玩家就不用考虑计分、花费的时间以及移动的步数了。 很多人都认为在这样的条件下 游戏 几乎赢不了，但是加州州立大学长滩分校的史蒂夫·布朗在他出色的著作《蜘蛛纸牌获胜策略》中给出了一些详细的策略，并且提到在306局 游戏 中可以取得48.7%的胜率。同时他也指出自己的玩法还不是完美的，那些专业玩家可以做得更好，甚至达到超过60%的胜率。我利用了布朗的这些策略进行了实验，结果表明确实能够达到超过48.7%的胜率。
理想情况下， 电脑端蜘蛛纸牌 游戏 能够模拟真实情况下且洗牌充分的纸牌 游戏 。如果在 游戏 的任何一个节点，有 N 张牌还没被看过，那么每张牌都有 1/N 的可能性作为下一张翻面的牌出现（为了叙述的方便，我们忽略了具有相同花色和大小的纸牌之间的等价性）。举个例子，在起始位置我们知道有 10 张牌被亮了出来。因为总共的 104 张牌里一共有 8 张 K，所以单张亮出来的牌是 K 的概率是 8/104=1/13，因此亮出来的牌是 K 的 期望张数是 10×1/13=10/13。如果在玩了相当多局数的 游戏 之后，我们发现亮出来K的数目平均下来接近 11/13，我们就有理由相信这款蜘蛛牌程序是有偏向性的。
测试数据
对于每一局 游戏 来说我们都希望记录一组能够反映牌运气好坏的数据，数值越高，证明获胜的几率越大。我们想到的一个方案是评估在一局绝对公平、无偏袒性的 游戏 里，这些测试数据的取值，再和我们怀疑可能存在偏向性的 游戏 中记录的数据值进行比较。
一旦最初的十张牌都确定下来，我们就能计算出 “保证轮数 （guaranteed turns，GT）”，即玩家在被迫更换至另一排之前能够确定亮出的牌的最少数目。无论何时，当新的一排的十张牌已经确定下来后，我们都可以做一个类似的计算，假装它是新的一局 游戏 的开始。 这样一来我们就可以计算出 GT的平均值（AGT） 。如果几轮下来GT的值很小，那么玩家就要有麻烦了 。要说明的是AGT和玩家本身无关，所以很容易通过进行很多次实验（即确定很多排）来模拟出AGT的概率分布。
经验来谈， 如果卡牌的整体分布比较糟糕的时候，玩家同样会陷入麻烦 。比如说有七张Q但是只有两张J没有打出来的时候，即使你有一列或者多列已经清空，仍然会有问题出现。因此在这里定义一个 整体方差（total square variation，TSV） ，取值为相邻大小的牌的数目的负的平方之和。在刚才的例子里，七张 Q 和两张 J 在求和时会贡献出 -（7-2） 2 =-25 一项。这里取负值是为了确保 TSV 的增减性与获胜概率的增减性一致，就和AGT一样。每亮出一张新牌我们就计算一下TSV，这样我们可以算出来单局 游戏 的 平均TSV（ATSV） 。要提起注意的是ATSV同样与玩家无关，我们假定玩 游戏 的玩家会按照一个随机顺序把所有扣着的牌都亮出来（尽管玩家可以选择先亮哪张牌，但是亮出的每张牌概率是一样的）。幸运的是这一点可以通过模拟很容易就做到。
蜘蛛纸牌的典型散点图（○=获胜，×=落败）
一个典型的散点图如上图，这里蓝色圆圈和红色叉叉依次表示获胜和落败。
模拟结果显示对于没有偏袒的 游戏 程序而言，在大量局数的 游戏 之后，AGT应该等于3.96而ATSV应该等于-32.29。在下面这个示例的起始位置中，GT=1，TSV=-42，因为这局 游戏 还没结束，我们还不知道AGT和ATSV的值是多少。
示例，起始位置GT=1，TSV=-42
计算如下：
假设检验
为了检验一个蜘蛛纸牌 游戏 是不是有偏向性，我们采用一种叫 假设检验 的手段。我们 先制定一个零假设（意思就是我们怀疑的效应可能不存在），在我们这里是指“蜘蛛纸牌程序并不存在偏向性”，那互补的假设就是“蜘蛛纸牌程序故意使绊子使得玩家的胜率下降”。
首先选取一个较大的数N作为待检测的蜘蛛纸牌 游戏 的局数，然后每一局我们计算一次AGT和ATSV。接下来的总体思路是 求出我们要比对的观察结果的概率（即P值） ，或者更极端一点说， 零假设为真（即程序没有偏向性）的概率 。如果概率低于某一个阈值（即显著性水平），一个没有偏向性的程序就不太可能产生我们在N局 游戏 中观察到的这种AGT和ATSV值，那我们就 拒绝零假设 并且得到 “ 游戏 有偏向性”的结论。
那我们如何计算得到 p 值，即观察到我们已经观察到的AGT和ATSV值（这证明 游戏 没有偏向性）的概率呢？在模拟中我们已经得到了在无偏向性的 游戏 中AGT和ATSV的期望值，依次是3.96和-32.9。更有意思的是，概率论会告诉我们，在无偏向性的 游戏 中AGT和ATSV的值是如何分布的，换句话说，它可以帮助我们计算出观察到某一特定AGT和ATSV值的概率。所谓的“ 学生 t 检验 ”可以把所有这些数值考虑进去并得出我们想要的p值。详细内容这里略过，有兴趣的可以参照概率与统计的相关内容。
从本文的角度出发我们选择 N=100 作为我们玩这个待检验的 游戏 程序的局数，得到了显著性水平值为 0.05。
胜率估计
除了AGT和ATSV之外，我们也想评估一下 对于“无偏向性”的蜘蛛纸牌程序来讲，“真正的”获胜概率。 一个明显的困难在于胜率是和玩家有关的，所以很难验证“一个玩家能赢50%的 游戏 ”这种说法。另一个情况是我在不同的蜘蛛纸牌 游戏 程序中得到了从45%到60%的胜率，而且没有证据显示我在使用这些程序的过程中胜率有所提高（也就是说，我的胜率并不随着时间增加而呈现出正相关）。
一个比较有意思的免费在线纸牌 游戏 网站 Pipkin's Idiot's Delight Solitaire Server，这里面包含了许许多多的纸牌 游戏 。它允许玩家在从1到999999的数字中指定一个“种子数”。举例来说，如果种子数为142857，起始的10张牌就总是2J56J9JQ59这几张，但是组合方式会不同。要注意的是，要是玩家在 游戏 之前随机生成一长串种子数，那么程序就不能根据玩家的胜率来调整难度水平了。正是因为这个原因，可以选择这个网站来估计胜率。
在零假设为真的时候拒绝零假设被称为第一类错误，它出现的概率等于显著性水平。假说检验中的另一类错误被称为第二类错误，它是指在零假设为假的情况下接受零假设。
我在Idiot's Delight上玩了100局 游戏 ，使用了从1到100的种子数。最终我赢了59局，输了41局。所以我估计我在玩“无偏向性”的蜘蛛纸牌 游戏 的时候胜率会在59%左右。
估计值
我在Free Spider Solitaire上玩了100局蜘蛛纸牌 游戏 。虽然选择了在这里玩 游戏 但是试验之后，这里的 游戏 体验真的很“糟糕”：尽管可以赢，但是就算高手玩家玩起来也会很困难。每一局 游戏 记录下 游戏 的输赢结果以及AGT和ATSV数据。我观察到AGT和ATSV的p值依次是 0.115 和 0.201。这意味着AGT和ATSV的数据都要低于预期（也就是说，玩家会吃亏），但是因为这两个数值都高于我们的0.05的阈值，它们在统计上都不显著： 这可能是因为偶然变化导致了较低的值的出现 。
不幸的是我只赢了其中的46局，比预期少了13局。这说明可能 还需要进一步测试验证 。然而要知道每个玩家的胜率都不一样，我很有可能在这100局里还没有发挥出最佳状态。
从中我给出的结论是没有足够的证据证明Free Spider Solitaire上的程序是有偏向性的。 46局的胜局数是有一点让人沮丧，但是确实， 这次这个程序经受住了考验 。然而其他的蜘蛛纸牌程序可能就没这么幸运了。
作者：Trevor Tao
翻译：Dannis
审校：Nuor
原文链接：
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【互动问题： 你在生活中还运用过哪些具体的统计学知识？ 】
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蜘蛛纸牌游戏在线玩 纸牌能玩什么游戏
1.最重要的一点，要有极大的耐心，平心静气地去玩儿。只想练手快的话可以去玩儿纸牌啊扫雷啊啥的。一局游戏的时间很可能会超过一个小时，如果心浮气躁的话会做出很多错误决策。
注：由1可见，反复开局没有任何意义。开局后第一次发牌之前可能只能翻开很少的牌，但发牌之后可能马上就柳暗花明。而且反复开局的话，胜率是不可能过半的。
2.尽量把最混乱的情况集中在两列。本来想写一到两列，但玩儿过的人都知道，一列是不可能的。这样做的好处是，如果每列的混乱程度都差不多，很快你就会陷入无法移牌的状态，但如果有一到两列特别乱（牌数密集到根本看不清每张牌是什么花色，甚至看不清每张牌是多大，必须点右键才行的地步），其他的列相对来讲就规整有序得多，因此你在剩下的列数当中移牌的时候就有很大的施展空间了。当然除了这两列之外，其余的几列也不可能做到完全的有序，这只是一个战略目标，做到什么地步有运气的成分，没必要有特别的洁癖。至于选择哪两列牺牲掉，不要急于事先决定，一般是开局之后第二次发牌之前或之后就能看出有两列牌“没救”了。不用担心这两列牌会成为你的累赘，因为如果你用好这个策略，当你有三个空列的时候，不管这两列有多乱你都已经必胜，需要的只是耐心。
3.如果2能做到，就有可能出现空列了。蜘蛛纸牌中的空列和纸牌不一样，什么牌都能移得上去。空列是极其重要的，要善于运用空列把剩下的牌堆倒腾得越有序越好（如果不精于此道，请深入研究汉诺塔和空档接龙）。一般来说，如果开局之后第四轮发牌之前能出现一个空列，就很有希望获胜；如果任意时刻能出现两个空列，就很有把握获胜（取决于你剩下的牌堆混乱的程度，如果都太乱了还是有可能挂的）；如果任意时刻能出现三个空列，则不论剩下的牌堆有多乱，必胜。
注：由3可见，当你面临如下两个选项的时候，永远要优先腾出一个空列！选项1：让两组连续的同花色牌合并成一组，但合并之后没有任何空列；选项2：把两组不同花色的牌堆在一起，赢得一个空列。因为有一个空列之后，善加利用，你可以多次地将连续的同花色牌合并。要将空列一直用到现有的空列数不能将任何同花色牌合并，再将其填上准备下一次发牌。
4.M是极其没用的一个快捷键。M给出的策略一般都是很差的，如果永远相信M，初级还能过，中级已经必死了。到了高级，M给出的策略是如此的糟糕，以至于除了极其明显的情况没有任何参考价值。M经常会显示说无法移牌，但事实上如果仔细地检查一下每列，发现这是通常还能将若干连续的同花色牌合并的，只不过策略的第一步不是那么明显。至于怎么锻炼眼力，有人给出的建议是用Ctrl+Z反复试验，我认为这十分不可取。正确的修行方法是多玩儿空档接龙。我以99%的胜率（100%的胜率说明没玩儿过-1、-2或者作弊，没意义）玩儿过几千盘空档接龙，所以这方面不存在问题。这个键只用来实在懒的时候看看有什么特别明显的移牌方式。
5.Ctrl+Z是极其有用的。我小时候觉得高级难过，就是在这方面失策——觉得Ctrl+Z是作弊行为，坚决不用。事实上在下面这种情况下，善用Ctrl+Z可以使得结果非常不同：你没法通过空列把连续的同花色牌合并，但有多个牌堆是有序的，你有办法移动之翻开看到底下的牌，你想知道把哪个牌堆翻开对你比较有利。这是正确的策略是，把每个牌堆都翻开看看，挑选结果最好的那一个。
最后回到1，也就是最重要的耐心问题。玩儿到后期，通常你会有空列，和不小于两列的极其混乱的牌堆，这时候你需要以极大的耐心分析每个牌堆，如何运用空列将其变得有序，每次格局变化之后还要重新分析，这是最花时间的部分，也是决定胜负的部分，也是这游戏的有趣之处。
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