其实这个我很早就想发了，只是以前没有欲望发，今天终于闲的无聊了，所以来发一下我对酒具规则：交换冷暖互换权的一点看法

首先说一下为什么会发这个帖子，首先我从一开始就认为这个规则就是个扯淡规则，然后跟其他人聊天，我从中发现了一个很重要的结论，这个结论使我更加的坚信这个规则就是脑残规则，有还不如无

酒局都没有了。还要规则干嘛。今天连野怪也去避暑了。

首先，建立这种规则的意图是要减少运气的成分。因此我们首先要分析运气从何而来。一般来说，从最大范围上考虑，运气分为两种，一种是牌运，一种是选将时的将面和冷和暖所导致的运气。这两个运气的累加就是3V3里的运气。另外运气可以用手牌或者将面优劣度的方差来衡量。所谓减少运气，就是减少手牌或将面优劣度的方差。如果我们能减少手牌的不确定性和将面的不确定性，我们就可以减少运气成分。下面我们考虑交换冷暖互换权这个规则，这个规则对于3V3的影响就是降低了选将方面的不确定性，以保证每个队伍在选将上都不会吃亏。但是运气有两种来源：一种是牌运一种是将面。你降低了将面的不确定性，那言外之意你就更看众牌运的不确定性。那么总的来说，你是不法断言总的不确定性是增大还是减少。举个具体的例子来形容，比如说我们的目标是要让q*var(牌运)+（1-q）var(选将)取得最小值，其中q是个大于0小于1的值，我们管它叫做权重。这个式子的意思是其实总运气是牌运和选将的加权平均。那么采取交换冷暖互换规则的结果是令q增大,那么如果选将的不确定性小于牌堆的不确定性，那么这种规则实际上是增加了游戏的不确定性。而如何比较牌堆的不确定性和选将的不确定性的大小呢。我想着可以从样本空间的大小来衡量，显然牌堆的结果更加复杂，因为牌比将的数量大。因此我们可以断言var(牌运)大于var(选将)。因此在我们的其中一种建模的情况下，这种规则是增大了不确定性。其实你还可以建别的模型比如说q*var(牌运)+（1-q）var(选将)*var(选将)等等，但是最直接的或者最容易理解的就是将牌运和选将的运气进行加权平均。

汗。。发帖子的时候烦2了，应该是冷暖选将权，大家凑活看吧，有错才会嘲讽，不有错就不算嘲讽了，哈哈

嘭，其实将面和牌堆那个权重高，未必就是你说的那样。牌堆样本虽然大，但改变局面的key牌，就那么几张，更多的是杀闪，无用的装备，无关痛痒的拆顺。具体哪边权重大，我想不出怎么算

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