怎么看彩票ac值？
1，首先说一下Ac值是什么： 所谓AC值（Average Code Value）是统计学的概念，是指一个码字的平均信息量。在编码理论中，常把信息量的单位记为bit，如果码字w共有n个不同符号，则该码字的AC值为n-log2(n)。例如，在一个四元组代码中，包含3个不同的符号0、1和2，则它的AC 值为1+ (1+ log2(3))=4。 如果我们将每个可能的码字都计算出它的AC值，并按其大小进行排序，就可以构造出一个衡量编码性能的量化指标——熵（Entropy）。 熵是一个量度信息的抽象概念，它表示的是信息中的不确定性。
因此可以看出，在确定一个码字时，需要考虑所有可能的选择，并对每种选择计算它的AC值。由于对任意一个给定序列，只有有限多个码字能够有效表示它，因此实际上我们只需要考虑有限多个AC值，并把它们按大小排列构成一个数组，这个数组就称作这个序列的熵谱。 对付无法直接给出概率的随机序列，我们可以通过产生足够的样本进行统计的方法来得到概率，进而计算出其熵。对于一般的长些的序列，常用的近似算法有马尔可夫链蒙特卡洛算法等。
2，接着来说为什么研究它是很有必要的： 从信息论的角度来看，优化的编码应该使得消息尽可能多地被编码，而任何已经编码的信息都不会被重复地编码。这就是说，我们要尽量增大消息的熵，同时让编码器无冗余地编码。显然，这里讨论的熵是相对于某个特定的编码而言的。
从编码器的实现角度来看，一旦我们确定了如何对符号做编码，以及如何校验和恢复出错信息，那么编码的过程就已经完成了。换句话说，对于一个给定的编码，我们可以通过编码器和校验器的设计来完成整个编码的工作。想要设计一个高效的编码，最关键的问题就是如何找到合适的编码器。而在许多实用编码中，最基础的编码形式往往已经足够好使了。这时我们就需要寻求其他的方式来帮助我们改善编码的性能。而熵正是可以带来这种改进的一种量。
3，最后来讲一下怎么运用它： 运用熵值最大化的原理来求得最优的编码方法其实是非常简单的事情，我们只需要反复地代换已知条件，不断地求解熵的最大化问题即可。然而这个问题是有可能成为一个不可解或不可最大化的问题的。这时候我们就可以退而求其次，选取次优解作为实际应用的编码方案。