TexasSolver项目中保存EVs数据到JSON文件的技术实现

背景介绍

TexasSolver是一个扑克策略求解器项目，主要用于计算和优化扑克游戏中的策略。在项目使用过程中，用户发现默认情况下保存解决方案到JSON文件时，只包含了策略信息，而没有包含EVs(期望值)、equity等关键数据。

问题分析

在TexasSolver的原始实现中，PCfrSolver::reConvertJson方法负责将求解结果转换为JSON格式。默认情况下，这个方法只保存了策略数据，而没有包含其他重要的计算结果，如EVs和equity值。这些数据在实际应用中同样重要，特别是在策略分析和优化过程中。

解决方案

通过分析项目代码，发现可以通过修改PCfrSolver::reConvertJson方法来扩展JSON输出内容。具体实现方法是在该方法中添加一行代码：

(*retval)["evs"] = trainable->dump_evs();

这行代码的作用是将训练过程中计算的EVs数据通过dump_evs()方法提取出来，并添加到返回的JSON对象中。

技术细节

1. EVs数据：在扑克策略求解器中，EVs(Expected Values)表示每个决策点的期望值，是策略评估的重要指标。

2. JSON结构扩展：修改后的JSON输出将包含两个主要部分：

   • 原有的策略数据
   • 新增的EVs数据

3. 数据一致性：由于EVs数据是从训练过程中直接提取的，因此与策略数据保持高度一致性。

实现意义

这个修改虽然简单，但带来了几个重要好处：

1. 数据完整性：现在可以一次性保存所有关键计算结果，不再需要分开处理。

2. 分析便利性：用户可以直接从JSON文件中获取EVs数据，方便进行后续分析。

3. 结果可重现：保存完整的计算结果有助于实验的可重复性和验证。

注意事项

1. 修改后生成的JSON文件体积可能会增大，因为包含了更多数据。

2. 如果使用旧版本代码读取新格式的JSON文件，需要确保能够处理新增的EVs字段。

3. 对于大型求解问题，EVs数据可能相当庞大，需要考虑存储和加载的性能影响。

总结

通过对TexasSolver项目的这一小修改，显著增强了结果输出的实用性。这种类型的改进展示了开源项目的灵活性，用户可以根据自己的需求定制工具的功能。对于需要深入分析扑克策略的研究人员和玩家来说，能够获取完整的计算结果是一个有价值的增强。