Головна
Блоги
🔍 Аналіз флопів у No-Limit Hold'em: як я класифікував 22 100 флопів для навчання постфлопу.

🔍 Аналіз флопів у No-Limit Hold'em: як я класифікував 22 100 флопів для навчання постфлопу.

Автор

Оновлено

11.06.2025

648

Навчання постфлоп — це завжди виклик, особливо коли ти намагаєшся охопити всі можливі варіанти. Усього можливих флопів у техаському холдемі — 22 100 (з урахуванням перестановок, тобто А92 і 92А це однаковий флоп). Звучить як надто багато, щоб працювати з усіма одразу.

Тож я вирішив підійти до цього системно: класифікувати флопи за основними характеристиками, порахувати частоти кожного типу і вчити гру від найпоширеніших флопів до найрідкісніших. Для цього я написав скрипт на Python, який обробив усі можливі флопи й розбив їх за кількома параметрами.

📐 Основні параметри класифікації:

Скоординованість (connectedness): наскільки флоп сприяє стрейтам.

Спареність (paired): чи є на флопі пара або тріпс.

Масть (suit texture): чи є можливість флешу/ФД (rainbow / two-tone / monotone).

Висота карт (height): найвища карта — висока, середня чи низька.

📊 Результати аналізу

1. Скоординованість флопу:

🔌 Disconnected (не скоординовані): 74%

→ Немає можливості зібрати стрейт з флопа, часто навіть без можливості OESD.

🧩 Semi-connected (напівскоординовані): 17%

→ Потрібно мінімум дві конкретні карти, щоб зібрати стрейт, або ж немає стрейту з флопа, проте флоп насичений OESD і гатшотами (типу 4♣6♠8♦, 5♣6♠9♦, 7♣10♠Q♦).

🔗 Connected (скоординовані): 9%

→ Три послідовні карти або з одним пропуском (типу 6♣7♠8♦, 5♣6♠8♦).

👉 Висновок: Майже 3/4 флопів — незв’язані. Варто спершу тренувати гру на слабко скоординованих текстурах, де стріти рідкі, і частіше грають роль топ-пари та кікер.

2. Мастевість:

- Two-tone (дві карти однієї масті): 55%

🌈 Rainbow (усі різні масті): 40%

- Monotone (усі однієї масті): 5%

👉 Найпоширеніші флопи — двомастеві, де можливий флеш-дро. Це важлива категорія для вивчення гри з бекдорними дро, флеш-дро і тонкої агресії. Інша велика частина - райдужні флопи, що теж важливо для вивчення. І цими двома категоріями перекривається 95% флопів.

3. Спареність:

🔓 Unpaired (усі різні карти): 82.82%

👯‍♂️ Paired (дві однакові): 16.94%

👶 Trips (три однакові): 0.24%

👉 Переважна більшість флопів не спарені, отже, найбільше користі буде від опрацювання таких ситуацій.

4. Найвища карта

- A, K або Q high: 55%

- J, T, 9 high: 30%

- Нижчі: 15%

👉 Більшість флопів буде хоча б з одною високою картою, тож з них і треба починати.

Можливий також аналіз за декількома параметрами:

🧠 Як я буду працювати далі?

Знаючи частоти, я планую розділити пріоритетність вивчення флопів і поетапно тренувати гру.

Почати з найчастіших (наприклад, unpaired disconnected two-tone/rainbow).

Далі переходити до semi-connected і paired флопів.

І лише потім працювати з рідкісними ситуаціями типу monotone і trips.

Цей підхід дозволяє концентрувати зусилля на 70–80% ігрових ситуацій, які зустрічаються щодня, замість того, щоб розпорошуватись на екзотику.

⚙️ Технічна частина та код на Python

Щоб обробити всі можливі флопи (22 100 комбінацій карт), я написав простий скрипт на Python. Його основна задача — для кожного флопа визначити його текстуру, згрупувати флопи за переданими параметрами і розрахувати їх частотність.

Ось основні етапи, які реалізує код:

1. 📦 Генерація всіх можливих флопів

import itertools

suits = ['♠️', '♥️', '♦️', '♣️']

ranks = list(range(2, 15)) # 2 = 2, ..., 11 = J, ..., 14 = A

deck = [(r, s) for r in ranks for s in suits]

all_flops = list(itertools.combinations(deck, 3)) # Всі комбінації по 3 карти

2. 🔍 Аналіз флопа: функції класифікації

def check_suits(flop):

# Мастевість: 1 масть — monotone, 2 — two-tone, 3 — rainbow

...

def check_paired(flop):

# Перевірка повторів: Trips, Paired або Unpaired

...

def check_connect(flop):

# Різниця між найстаршою і наймолодшою картою

...

def check_height(flop):

# Чи є на флопі високі карти (A,K,Q), середні (J,T,9) чи лише низькі

...

def classify_flop(flop: tuple) -> dict:

suit_texture = check_suits(flop)

paired = check_paired(flop)

height = check_height(flop)

connectedness = check_connect(flop)

flop_texture = {

'paired': paired,

'height': height,

'suits': suit_texture,

'connect': connectedness,

}

return flop_texture

3. 🧮 Підрахунок частот кожної комбінації

from collections import Counter

category_counts = Counter()

for flop in all_flops:

cat = classify_flop(flop)

category_counts[(cat['height'], cat['connect'], cat['suits'])] += 1

4. 📊 Підрахунок відсотків і сортування

total_flops = sum(category_counts.values())

category_distribution = {

category: round(100 * count / total_flops, 2)

for category, count in category_counts.items()

}

sorted_distribution = dict(sorted(category_distribution.items(), key=lambda x: -x[1]))

🔚 Результат

На виході ти отримуєш список типів флопів і те, який відсоток усіх можливих флопів вони займають. Наприклад:

8-High or lower Disconnected Two-tone : x%

J,T,9-High Semi-connected Rainbow : y%

A,K,Q-High Connected Two-tone : z%

Реалізацію простих функцій я вже не писав, і так вийшло багато) Якщо комусь буде цікаво, можу викласти код на гітхаб (нік на гітхаб теж hybr1dtheory).

Оцінити блог:

Читати також

Продовжуємо наживати БР (або місити рейк) на мікролімітах ч.8. Травень 2025

Вітаю! У минулому місяці майже нічого не писав в блог і заходив доволі рідко. Цього разу без бесткешу, та і інших значних подій не було, хоча є декіль...

746

Трохи про розрахунки у Mystery Bounty турнірах. Математика чи удача?

Чи можна рахувати математику в Mystery Bounty? Та ще й прямо за столом?Давно хотів щось написати про цей формат, бо як раз зацікавився цим питанням. А...

1448

Продовжуємо наживати БР на мікролімітах (ч.7). Звіт за квітень 2025.

Результати за місяць.Цей місяць пройшов прям дуже схоже на попередній: все йшло доволі погано, але під кінець вдалося вивести в плюс.Статистика 📊:Зіг...

1464