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/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / rec / games / bridge / 6619 < prev    next >
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Text File  |  1992-11-20  |  3.3 KB  |  91 lines

  1. Newsgroups: rec.games.bridge
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!wupost!eclnews!spot!geppo
  3. From: geppo@spot.wustl.edu (Giuseppe Bianchi)
  4. Subject: Re: Which inference is better, WAS - "finesse or play for the drop"
  5. Message-ID: <1992Nov20.204325.10401@wuecl.wustl.edu>
  6. Sender: usenet@wuecl.wustl.edu (News Administrator)
  7. Nntp-Posting-Host: spot
  8. Organization: Washington University, St. Louis MO
  9. References: <BxwHCq.55K@irvine.com> <1ee8ukINN8ij@agate.berkeley.edu> <By11xy.GE6@irvine.com>
  10. Date: Fri, 20 Nov 1992 20:43:25 GMT
  11. Lines: 78
  12.  
  13. In article <By11xy.GE6@irvine.com> adam@irvine.com (Adam Beneschan) writes:
  14. >
  15. >Didn't some researcher just determine recently that if you shuffle the
  16. >cards 7 times (I think), that the result will be close to a perfect
  17. >random shuffle?  I remember reading something about this but I don't
  18. >recall the details.  Perhaps someone out there who's familiar with
  19. >this study can enlighten me.
  20. >
  21.  
  22. I make a public response because maybe that someone else than Adam is
  23. interested.
  24. The number of shuffle required for a deck of n cards is 
  25. k, where k is the smallest exponent that satisfies the rule
  26.       k
  27.      2  >= n
  28.  
  29. Thus in the case of 52 cards, k=6.  (*** not 7 ***)
  30. This is a well known (old) result mainly used in interconnection network
  31. theory.
  32.  
  33.  
  34.  
  35. How to explain this? suppose, for simplicity, a deck of exactly 64 cards
  36. (the case of 52 can be included - with some work - in this).
  37.  
  38. At every shuffle, you suppose to operate a PERFECT SHUFFLE permutation,
  39. that is, divide exactly the deck in two parts, and the i-th card of every 
  40. sub-deck (starting the numeration with 0) is supposed to have equal 
  41. probability to go in one of the two position 2*i, 2*i+1 of the shuffled
  42. deck.
  43. For an example, with 8 cards (A, B, ...H), after a shuffle the possible
  44. deck distributions are (A,E),(B,F),(C,G),(D,H), where every pair can be 
  45. taken in both  orders.
  46.  
  47.  
  48.  
  49. Going a little bit further, given an initial card of this 64 card deck
  50. in the position (in binary representation, for simplicity) 
  51.    abcdef   (a...f = 0 or 1)
  52. it is easy to see that, after a perfect shuffle, the next position of this
  53. card is
  54.   bcdefx
  55. with x 0 or 1 with equal probability.
  56. After a second shuffle, the next position will be
  57.   cdefxx
  58. and so on up to the 6th shuffle, where a card starting form a given
  59. position can be found in any else position.
  60.   [with 52 cards, this algorithm must be adapted, and loses the simplicity
  61.    of binary representation]
  62.  
  63.  
  64.  
  65. some examples:
  66. 1) if you start with an ace as a first card, after the next shuffle it will
  67.    be equally likely in 1th or 2nd pos, after the second shuffle in one of the 
  68.    first four, and so on.
  69.  
  70. 2) If the ace is the third card of the dech, after the first shuffle it will 
  71.    be 5th or 6th, after the second in 9th, 10th, 11th, 12th, and so on with
  72.    the given permutation rule.
  73.  
  74.  
  75.  
  76.  
  77. OF COURSE THIS IS THE THEORY!!!!! In reality a hand made shuffle is 
  78. FAR to represent a perfect shuffle permutation (clustering, uneven deck
  79. split, etc).
  80. Thus the minimum number of shuffle must be raised to a certain value 
  81. depending on the type of pseudo-shuffle permutation used (who knows
  82. what is this permutation for a hand shuffle??!!)
  83.  
  84.  
  85.  
  86. BTW: returning to the shuffle generators, a valid and low computational 
  87.      cost shuffle algorithm can be built using 6 runs of perfect shuffle.
  88.  
  89. Giuseppe.
  90.  
  91.