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六式监测 1.0.3 · 完整规则说明书（可复刻版）
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用途：把本文档交给开发者/AI，应能独立复刻出功能等价的「六式监测」客户端。
技术栈参考：C# WinForms · .NET Framework 4.x · 单文件 LayoutShell.cs 可编译为 exe
免责声明：全部为历史频率/概率统计，不保证、不声称能预测下一期开奖。

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0. 产品定位
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名称：六式监测
版本：1.0.1 → 曾扩展算法，当前功能规格以 1.0.3 为准
玩法：极速赛车（PK10 / lottery_code=PK10JSC）
核心：按「经营日开奖列表」对各名次号码打分排序；顶部可选 12 种算法；码 N 截取前 N。
禁止依赖：不以「号码 A/B（上期/当期配对）」调用 session-ball-stats 作为主统计路径。

窗口标题：六式监测 1.0.3
客户区默认：948 × 680，最小 948 × 560
输出文件：六式监测.exe
启动脚本：启动.bat（若无 exe 则调用 编译并启动.bat）

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1. 数据约定与编号
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1.1 一期开奖
  - 一期包含 10 个名次，号码取值 1～10，各不相同（排列）。
  - 内部一律用真实号码 1～10 计算。
  - 界面显示规则「10→0」：
      · 左侧结果网格、查询结果框、号码列：10 显示为字符 "0"
      · 顶部彩色开奖球：仍显示 "10"
  - 若用户输入 "0"，解析为号码 10。

1.2 名次与行下标映射
  UI「位置」标签顺序：1,2,3,4,5,6,7,8,9,0
  对应数组下标 position：0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
  即：标签「位置1」→ Balls[0]，标签「位置0」→ Balls[9]

1.3 开奖列表顺序
  拉取后列表 draws[]：
    draws[0] = 最新一期
    draws[1] = 上一期
    draws[i] = 越来越旧
  统计与转移均按此顺序。

1.4 经营日（session day）
  - 当天 07:00:00 起算新经营日；07:00 前仍属「昨天」经营日。
  - GetSessionBusinessDate()：
      if (Now.Hour < 7) return Today.AddDays(-1); else return Today;
  - 统计用日期 GetStatsDateIso()：
      取日期控件的日期；若当前 Hour<7 且控件选的是「今天」，强制改为经营日（昨天）并回写控件。
      格式：yyyy-MM-dd
  - 网站日期过滤格式：yyyy/MM/dd

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2. 外部接口
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2.1 实时最新开奖（轮询）
  URL: https://api.api68.com/pks/getLotteryPksInfo.do?lotCode=10037
  方法: GET
  间隔: 约 100ms（扣除请求耗时后 sleep，至少 1ms）
  解析字段（JSON）：
    preDrawIssue → 期号
    preDrawCode  → 开奖号串，逗号/空格分隔 10 个号码
    preDrawTime  → 开奖时间
    drawTime     → 下次开奖时间
  用途：顶部期号、彩球、倒计时、状态栏；新期号变化时刷新统计。

2.2 开奖列表（统计主数据源）
  URL 模板:
    http://198.44.178.56:5080/api/usage/draws
      ?admin_token=hmjc-admin-2026
      &lottery=PK10JSC
      &lottery_code=PK10JSC
      &day_mode=session
      &source=feed
      &date={yyyy-MM-dd}
      &page_size=200
      &page={1..pages}
  分页：读取 JSON 中 pages，逐页拉满（上限约 30 页）。
  解析每条：
    draw_number → 期号
    numbers_json → 形如 "[8, 6, 10, 9, 7, 5, 4, 2, 1, 3]"（可能含转义）
  得到 List<DrawSnap>{ Issue, Balls[10] }

2.3 种子历史（启动时，用于号码列展示等）
  可用同一 draws API（page_size 可较小），保留最近 HistoryKeep=40 期到内存 _history。
  注意：算法打分用的是「全日分页拉齐」的列表，不是仅 40 期。

2.4 个人数据后台（网页）
  URL: http://198.44.178.56:5080/draws?admin_token=hmjc-admin-2026
  用 WinForms WebBrowser 独立窗口打开；可把日期注入 #dateFilter。
  需尝试注册 FEATURE_BROWSER_EMULATION=11001（IE11）以免页面脚本异常。

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3. 界面结构（必须对齐）
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3.1 顶栏（单行，总宽适配 948）
  玩法下拉（仅「极速赛车」）
  刷新 → 重拉列表并按当前算法重算
  个人数据后台
  自动刷新（勾选框，默认勾选；轮询线程始终按设计跑，勾选可作预留）
  设置
  码（全局 N，默认 "5"，范围 1～10）→ 失焦/回车/合法变更时同步到 10 行「码」并刷新
  规则 → 弹窗说明
  概率分析 → 独立窗体
  算法下拉（十二选一，见第 5 节）

3.2 主体上部
  绿色「保存」按钮（布局占位，可无持久化逻辑）
  最新期号标签 + 10 个彩球（自定义绘制）
  倒计时「X秒后」
  日期选择器（经营日）

3.3 规则提示条
  文案模板：当前算法：{名称} · 数据=开奖列表 · 码N取前N · 10→0 · 详见「规则」

3.4 左侧：10×10 DataGridView
  - 无表头、无行头，单元格 42×42，只读
  - 每行 = 一个名次（行0=位置1 … 行9=位置0）
  - 每列 = 该算法排序后的第 1～10 名号码（显示用 FormatGridBall，10→0）
  - 无数据时显示 "--"

3.5 右侧：GroupBox「查询条件」
  10 行，每行：
    位置[只读框] · 号码[可显示当期] · 码[与全局同步] · 结果[只读]
  布局尺寸参考（保持紧凑，勿无大块右侧空白）：
    客户区宽 948；查询 GroupBox 宽约 498；结果框宽约 88
  号码列：
    内容 = 该名次当期开奖（FormatGridBall）
    设置可「只隐藏内容、保留控件位置」（默认显示内容）
  结果框：
    默认不显示百分比，仅拼接号码，如码=5 → "41673"
    若开启概率%：如 "4(11%) 1(11%) …"（权重占比四舍五入为整数%）
  悬停 ToolTip：列出该名次全部号码的权重与占比明细

3.6 状态栏
  左：同步状态、最新期号、开奖/下次时间、倒计时秒数
  右：当前算法简称 · 列表样本期数 · 或延迟 ms

3.7 设置（ui_settings.txt，UTF-8）
  show_number=0|1   默认 1
  show_prob=0|1     默认 0
  路径：exe 同目录

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4. 主计算流程（每次刷新）
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输入：
  dateIso = GetStatsDateIso()
  algo = 算法下拉 SelectedIndex（0～11）
  codeN = 全局码（1～10）
  latestNums[10] = 各行号码列展示用字符串（不参与打分）

步骤：
  1) draws = FetchSessionDraws(dateIso)   // 全日列表，newest-first
  2) sampleSize = draws.Count
  3) allPosFreq[10][11]：对每个 position、每个球 k=1..10 计数出现次数
  4) 对 row=0..9：
       RankByAlgorithm(draws, allPosFreq, row, algo, codeN → ranked[10], weights[10])
       结果文本 = FormatResultText(ranked, weights, take=codeN, showProb)
       左侧网格该行 = FormatGridBall(ranked[c]) for c=0..9
  5) 缓存 ranked/weights 供「概率分析」窗使用

排序公共规则（所有算法最后都走）：
  - 按 score[k] 降序；同分则号码 k 升序
  - rankedCounts[i] = Round(score[ranked[i]])，负数夹为 0
  - 若所有权重和为 0：回退为该名次古典频次 freq[k]

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5. 十二种算法（SelectedIndex ↔ 名称 ↔ 精确打分）
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索引从 0 开始。k 遍历号码 1..10。n = draws.Count。
freq[k] = 该名次在全部样本中号码 k 的出现次数。
position = 行下标 0..9。

【0】古典计数（下拉显示「1.古典计数」）
  score[k] = freq[k]
  含义：热号优先；P(k)=freq[k]/n（展示用）

【1】对立事件（「2.对立事件」）
  missStreak[k] = 从 draws[0] 起第一次出现 k 的下标 i；若从未出现则为 n
  score[k] = (n - freq[k]) + missStreak[k]
  含义：少出 + 当前未出间隔，冷号优先

【2】并事件加减（「3.并事件加减」）
  left = position>0 ? position-1 : 9
  right = position<9 ? position+1 : 0
  对每一期 i：若 k 出现在 Balls[position] 或 Balls[left] 或 Balls[right]，unionHits++
  score[k] = unionHits
  若 n==0 退化：用频次容斥近似 max(0, f+fL+fR - min(f,fL) - min(f,fR))

【3】条件乘法（「4.条件乘法」）一阶马尔可夫
  given = draws[0].Balls[position]   // 最新一期该名次
  对 i=0..n-2：
    older = draws[i+1], newer = draws[i]
    若 older[position]==given 且 newer[position]∈[1,10]：nextCnt[newer]++
  若 hit>0：score[k]=nextCnt[k]
  否则：score[k]=freq[k]（回退古典）
  含义：P(下一码 | 上期该名次=given)

【4】全概率贝叶斯（「5.全概率贝叶斯」）
  先验 prior[k]：
    对其他 9 个名次 p≠position，累加 allPosFreq[p][k]，再 /9 /n
    若 <1e-9 则 prior[k]=0.1
    再对 k=1..10 归一化使 Σ prior=1
  似然 like[k] = (freq[k] + 0.5) / (n + 10*0.5)    // Laplace eps=0.5
  post[k] = prior[k] * like[k]
  归一化后 score[k] = post[k]/Σpost * 1000

【5】二项分布（「6.二项分布」）
  m = max(1, codeN)
  p = n>0 ? freq[k]/n : 0.1，夹到 [0,1]
  score[k] = (1 - (1-p)^m) * 1000
  含义：未来 m 期内至少出现一次的近似概率

【6】滑动窗口（「7.滑动窗口」）
  W = codeN<1 ? 30 : codeN*15
  W = max(W, 30)；W = min(W, n)
  只扫描 draws[0..W-1]，score[v] += 1（v 为该名次号码）
  含义：近况热度；码=5 → W=75

【7】指数衰减（「8.指数衰减」）
  λ = 0.96
  w=1；对 i=0..n-1：
    若该期该名次为 v：score[v] += w
    w *= λ；若 w<1e-12 停止
  最后 score[k] *= 1000
  含义：越近期权重越大

【8】遗漏值（「9.遗漏值」）
  对每个 k：
    miss = 当前连错（首次命中的下标；未见则为 n）
    maxGap = 历史最大间隔（两次出现之间的间隙期数；从未出现则 n）
    score[k] = miss * 1000 + maxGap
  含义：当前遗漏为主，最大间隔为辅

【9】二阶马尔可夫（「10.二阶马尔可夫」）
  g0 = draws[0].Balls[position]  // 最新
  g1 = draws[1].Balls[position]  // 上一期
  对 i=0..n-3：
    newer=draws[i], mid=draws[i+1], older=draws[i+2]
    若 mid[position]==g0 且 older[position]==g1：
      nextCnt[newer[position]]++
  若 hit>0：score=nextCnt
  否则回退一阶（同算法【3】，仅用 g0）
  再否则回退古典 freq
  含义：P(下一 | 上两期=(g1,g0)) 用于推断「当前状态之后」历史曾出现的下一码分布

【10】卡方偏离（「11.卡方偏离」）
  expected e = n/10.0（若过小则 1）
  diff = freq[k] - e
  chi = diff² / e
  score[k] = diff>=0 ? (1000+chi) : (1000-chi)
  含义：相对均匀 p=0.1，过热优先

【11】威尔逊下界（「12.威尔逊下界」）
  z=1.96，z2=z²，p=freq[k]/n（n<=0 则 score=0）
  denom = 1 + z2/n
  centre = p + z2/(2n)
  margin = z * sqrt( (p(1-p) + z2/(4n)) / n )
  lower = (centre - margin) / denom；若 <0 则 0
  score[k] = lower * 10000
  含义：约 95% 置信下界，样本少更稳，仍偏热号但更保守

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6. 结果展示格式
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6.1 默认（show_prob=0）
  取 ranked 前 codeN 个，逐个 FormatGridBall 无分隔符拼接。
  例：排名 [4,1,6,7,3,…] 码=5 → "41673"
  若含 10：显示为 0，如 [10,4,1,7,8] → "04178"

6.2 百分比模式（show_prob=1）
  空格分隔：FormatGridBall(k) + "(" + Round(weight/Σweight*100) + "%)"
  例："4(11%) 1(11%) 6(11%) 7(11%) 3(10%)"

6.3 网格
  始终填满该行 10 格为完整排名（不只前 N）；无则 "--"

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7. 「概率分析」独立窗（附加功能）
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数据：主窗缓存的各名次 ranked/counts（注意：weights 来自当前所选主算法打分，
      面板内仍按「频次型」思路做全概率/贝叶斯合成——实现上把 counts 当权重）。

对每个名次 row=0..9：
  由 ranked+counts 还原 byBall[k]，total=Σcounts
  若 total>0：
    pk = (byBall[k]+0.5)/(total+10*0.5)
    full[k] += pk
    bayes[k] *= pk   // 先验初值 bayes[k]=1/10
    used++
full[k] /= used
bayes 再归一化

表格列：号码、名次1频率%、全概率%、贝叶斯后验%、全概率序、贝叶斯序
摘要：样本期数、有效名次、全概率 TopN、贝叶斯 TopN（N=码）

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8. 彩球颜色（顶部绘制，号码 0～10）
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背景：
  0→紫(150,0,255)  1→黄  2→蓝(0,146,255)  3→深灰(77,77,77)
  4→橙(255,115,0)  5→青(0,231,231)  6→紫蓝(82,52,255)
  7→浅灰(191,191,191)  8→红  9→暗红(118,0,0)  10→绿(40,159,40)
前景：0,2,3,6,8,9,10 用白字；其余黑字。

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9. 编译与打包
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csc /target:winexe /optimize+ /out:六式监测.exe
  /r:System.dll /r:System.Drawing.dll /r:System.Windows.Forms.dll
  LayoutShell.cs

发布包建议含：六式监测.exe、启动.bat、编译并启动.bat、LayoutShell.cs、ui_settings.txt
以及本规则说明书。

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10. 验收清单（按本文复刻后应满足）
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□ 窗口名含「六式监测」，客户区约 948 宽，右侧无大块无意义空白
□ 实时期号/彩球/倒计时可更新
□ 改日期或点刷新会重拉经营日列表并更新 10 行结果
□ 改「码」同步 10 行并截断结果长度=码
□ 算法 1～12 切换后结果明显可不同（尤其冷热类 vs 条件类）
□ 10 显示为 0（球除外）
□ 不用 A/B 配对接口做主结果
□ 设置可关号码内容、可开结果百分比
□ 概率分析窗能打开并显示全概率/贝叶斯表
□ 规则弹窗文字与十二算法一致

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11. 给下次开发者的一句话摘要
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「WinForms 客户端；经营日拉齐极速赛车开奖列表；对每个名次用 12 种打分算法
排出 1～10 号；码 N 取前 N 显示；10→0；实时源 api68；列表源 198.44.178.56:5080。」

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文档结束 · 六式监测 1.0.3
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