万能的Python，有什么事情是我大Python无法解决的呢？
目前Python已经被应用于各个领域，即使是这样的牌局，也可以用Python算出最佳的出牌方案。
废话不多说，直接上思路
该代码的核心思想是minimax，拆成两部分即是mini和max，分别是最小和最大的意思。
解释一下，比如两个人下棋，甲在可以在N个点走棋，并且已经在某点走棋，获得了最高的评估分，轮到乙下的时候，常规的思路，一定会让甲最不利的方向走，使得甲的下一步必然按照乙设定的轨迹来，而没法达到甲在第一步时估算到这一步的最高盘面评分。
在棋牌局中是一样的，如果农民的一手牌，让地主无论如何应对都不能赢的话，那么可以说农民有必胜策略；否则，农民必输。
相应逻辑
我们可以用一个函数hand_out来模拟一个人的出牌过程。在现实生活中，一个人想要出牌的话，必然需要知道自己手上的所有牌：me_pokers，也需要知道上一手出的牌:last_hand。如果我们要用这个函数来模拟两个人的出牌，则还需要知道对手当前的所有牌:enemy_pokers。
这个函数的返回值，是轮到我me_pokers出牌时，是否能够必赢牌。如果能赢则返回真，否则返回假。
假设轮到我出牌时，如果我手上的牌都出完了，那么我将立刻知道我赢了；反之如果对手的牌都出完了，而我没有，则我失败了。
因为现在轮到我出牌，所以我首先需要知道我现在能出的所有手牌组合。注意：这个组合中，包括过牌（即不出牌）的策略。
现在我们要对所有可能的手牌组合进行遍历。
首先我需要知道，上一手对方出的牌是什么。
如果对方上一手选择过牌，或者没有上一手牌，那么我这一轮必须不能过牌，但是我可以出任意的牌
如果对手上一手出的了牌，则我必须要出一个比它更大的牌或者选择这一轮直接过牌（不出牌）
关键点来了，在出完我的牌或选择过牌后，我们需要用一个递归调用来模拟对手下一步的行为。如果对手的下一次出牌不能获胜的话，则我这一次的出牌必胜；否则，对于我的每一个出牌选择，对手都能获胜的话，则我必败。
全部代码如下：
构建
以上核心逻辑理清楚后，构建破解器变得十分简单。
首先，我们要用数字来表示牌的大小，这里我们用3表示3,11来表示J，12表示Q，依次类推…
其次，我们需要求出一个手牌的所有出牌组合，这里需要get_all_hands函数，具体实现比较繁琐但是很简单，就不在此赘述。
然后，我们还需要一个牌力判断函数can_comb2_beat_comb1(comb1,comb2)，这个函数用于比较两组手牌的牌力，看是否comb2可以击败comb1。唯一需要注意的一点，在斗地主的规则中，除了炸弹外，其他所有牌力均等，只有牌型一样时才能去比较。
最后，我们需要一个模拟出牌函数make_hand(pokers,hand)，用于求出在手牌为pokers的情况下打出一手牌hand后，剩下的手牌，实现也非常简单，只需简单的移除掉那些打出的牌即可。
效率
由于一副牌的可能手牌巨大，导致递归的分支数巨大。所以时间开销非常大，为阶乘级O(N!)，根据斯特林公式，大约为O(N^N)。
由于可能会有很多重复的牌面出现，导致了很多重复的递归调用。所以加一个缓存能极大提升效率。
即对我方手牌和敌方手牌和上一轮手牌的描述(str(me_pokers)+str(enemy_pokers)+str(last_hand))为键，将求出的结果存进缓存字典中。下一次遇到相同的局面时，即可直接从缓存字典中取出，而无需再次重复计算。时间负责度优化为指数级0(C^N)。
结果
代码运算出来的结果是，农民没有必胜策略。换言之，只要地主会玩，农民不可能赢。阶级固化已经如斯了么…
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