//Függvény, ami létrehozza a játékhoz tartozó Markov osztály példányt, amennyiben az még nem létezett,
//majd Markov osztály transitionMatrix változójának másolatát (steps-1)-ik hatványára emeli.
//Ennek adja vissza a startingStateIndex állapotnak megfelelő sorát
//(Emlékeztető: Markov létrehozásakor a sorok és oszlopok sorrendje változott!)
public double[] Markov1(int startingStateIndex, int steps)
{
//check if too big?
double[] resultVector = new double[gameStates.Count];
if (actualMarkov == null)
{
CreateMarkov();
}
double[,] currentMatrix = new double[gameStates.Count, gameStates.Count];
for (int i = 0; i < gameStates.Count; i++)
{
currentMatrix[i, i] = 1.0;
}
for (int i = 0; i < steps; i++)
{
currentMatrix = Markov.MultiplyMatrices(ref currentMatrix, ref actualMarkov.transitionMatrix);
}
//try to find where our starting state ended up after the markov class switched rows and columns
int startingStateNewIndex = -1;
for (int i = 0; i < gameStates.Count; i++)
{
if (actualMarkov.originalOrder[i] == startingStateIndex)
{
startingStateNewIndex = i;
break;
}
}
for (int i = 0; i < gameStates.Count; i++)
{
resultVector[actualMarkov.originalOrder[i]] = currentMatrix[startingStateNewIndex, i];
}
return(resultVector);
}
//Függvény, ami létrehozza a játékhoz és a tacticUsed-hoz tartozó Markov osztály példányt, amennyiben az még nem létezett,
//majd Markov osztály transitionMatrix változójának másolatát (steps-1)-ik hatványára emeli.
//Ennek adja vissza a startingStateIndex állapotnak megfelelő sorát
//(Emlékeztető: Markov létrehozásakor a sorok és oszlopok sorrendje változott!)
public double[] Markov1(int startingStateIndex, int steps, int tacticUsed)
{
double[] resultVector = new double[gameStates.Count * 2];
if (analysisMarkov == null || lastTacticUsed != tacticUsed)
{
CreateMarkov(tacticUsed);
}
double[,] currentMatrix = new double[gameStates.Count * 2, gameStates.Count * 2];
for (int i = 0; i < gameStates.Count * 2; i++)
{
currentMatrix[i, i] = 1.0;
}
for (int i = 0; i < steps; i++)
{
currentMatrix = Markov.MultiplyMatrices(ref currentMatrix, ref analysisMarkov.transitionMatrix);
}
//try to find where our starting state ended up after the markov class switched rows and columns
int startingStateNewIndex = -1;
for (int i = 0; i < gameStates.Count; i++)
{
if (analysisMarkov.originalOrder[i] == startingStateIndex)
{
startingStateNewIndex = i;
break;
}
}
for (int i = 0; i < gameStates.Count; i++)
{
resultVector[analysisMarkov.originalOrder[i]] = currentMatrix[startingStateNewIndex, i];
}
return(resultVector);
}