已知牌堆组成时，射龙门的基础概率可以通过精确计数得到。那么为什么还要讨论模拟？因为模拟能帮助观察频率波动、验证程序逻辑，也能处理某些难以直接展开的复杂模型。但它不是自动优于公式的方法，更不是预演下一张真实牌。先区分方法解决的问题，才能正确阅读“运行了多少次”这样的数字。
精确枚举回答模型权重
在边界4与10已移除的50张余牌中，逐张检查是否属于内部，得到20张符合，因此概率是40%。只要模型准确、分类实现无误，这个结果没有由样本数量造成的抽样误差。程序遍历50张牌的工作量很小，没必要为了同一个答案强行训练模型。精确枚举还适合为其他实现提供基准。
模拟回答有限样本表现
一个模拟程序可以每次从这50张中均匀选一张、记录类别、放回，然后重复。假设你运行100次，内部次数通常不会固定等于40。运行10000次时，频率往往更靠近40%，但仍不保证完全相等。这里的每一条记录都应标注为模拟数据，不能写成平台历史、用户表现或真实命中记录。
复原方式必须一致
如果模拟每次抽牌后不放回，却拿结果去对比复原独立实验的长期频率，需要解释实验分组怎样完成。单副余牌最多抽50张，不能从空牌堆继续抽。为了验证本站基础计算，最简单的模拟是在每次独立试验前恢复同一个50张余牌集合，而不是让程序隐式改变牌堆状态却仍沿用固定条件。
随机种子不代表预测能力
教学程序可以固定种子，让不同读者复现同一段伪随机序列。这是工程可复现性，不是提前知道真实洗牌结果。更换种子后，样本路径改变是正常现象；理论概率不应因此改变。如果只有某个特定种子的表现被展示，其他种子被隐藏，就可能给人不恰当的稳定印象，应完整说明实验设置。
把两种结果放在一起
好的教学图表可以同时展示理论40%水平线和模拟频率曲线，并标明横轴为试验次数、纵轴为内部频率。曲线靠近水平线，是在既定模型下观察大样本行为；曲线短期偏离，也不意味着公式失效。本站当前交互仅做精确计算，不运行随机模拟，因此页面上的理论柱状图是可复算计数，不是抽样生成的历史走势。