实现普通牌获取决策函数（纯函数）

任务：实现普通牌获取决策函数（纯函数）

一、背景概述

在《极妙幻境》游戏中，每层共有20轮选择，玩家通过每轮选择获得普通牌（善/恶/中立）。本模块的目标是：决定在当前轮次，玩家是否应该获得一张普通牌。最终需要保证整层下来玩家获得的总牌数不超过预设的最大值，且具有随机性和一定的可控性。

你（CodeBuddy）需要实现一个纯函数，输入四个参数，输出本轮是否获得牌的布尔值。该函数不维护内部状态，所有依赖都通过参数传递，便于单元测试和集成。

二、函数签名

def should_get_card(
    total_rounds: int,      # 本层总轮数（固定值，如20）
    current_round: int,     # 当前轮次，从1开始
    cards_obtained: int,    # 截止上一轮结束已经获得的牌数
    max_cards: int          # 本层允许获得的最大牌数（≤ total_rounds）
) -> bool:
    """
    返回 True 表示本轮应获得一张普通牌，False 表示不获得。
    调用方负责在获得牌后更新 cards_obtained（即本函数内部不修改任何外部变量）。
    """
    # 你的实现代码

三、算法逻辑（必须遵循）

请严格按照以下步骤实现：

1. 检查是否已达上限
   如果 cards_obtained >= max_cards，则本轮不可能再获得牌，直接返回 False。

2. 计算剩余轮次和剩余需求

   • 剩余轮次 = total_rounds - current_round（注意：剩余轮次不包括本轮，例如总20轮，当前第20轮，剩余轮次=0）
   • 还需牌数 = max_cards - cards_obtained

3. 强制获得判断
   如果 还需牌数 > 剩余轮次 + 1，说明即使后面每一轮都获得牌也无法达到 max_cards（因为未来轮次不够），那么本轮必须获得牌，返回 True。
   例如：总20轮，当前第18轮，已获15张，还需5张，剩余轮次=2，还需5 > 2+1=3，满足条件，返回True。

4. 概率获得判断
   否则，计算获得牌的概率：
   概率 = 还需牌数 / (剩余轮次 + 1)
   生成一个 [0,1) 的随机小数，如果随机数 < 概率，则返回 True，否则 False。
   注意：当剩余轮次+1 = 0（即当前为最后一轮且还需牌数=0）时，概率应为0，直接返回False（但这种情况已被步骤1处理）。

5. 随机性要求
   使用 random.random() 生成随机数。为了测试可复现，你可以在函数内部不设置种子，但测试用例中可以通过 import random; random.seed(42) 来控制。

四、注意事项

• 纯函数原则：函数内部不得修改任何输入参数或外部状态。所有计算仅基于参数。
• 边界情况：确保 current_round 在 1 到 total_rounds 之间，max_cards ≤ total_rounds。如果输入非法，可以自行决定是否抛出异常或按合理逻辑处理（如返回False），但建议假设输入合法。
• 浮点精度：概率计算时直接使用除法，Python的浮点数足够，无需特殊处理。
• 随机性：必须使用 random.random()，不要使用 random.randint 等。

五、测试用例

请编写单元测试（建议使用 unittest 或 pytest）验证函数的正确性。至少包含以下测试：

测试用例1：已达上限

• 输入：total_rounds=20, current_round=5, cards_obtained=10, max_cards=10
• 期望输出：False（无论如何都不能再得）

测试用例2：必须获得（剩余轮次不足）

• 输入：total_rounds=20, current_round=19, cards_obtained=18, max_cards=20
• 计算：剩余轮次=1，还需=2，2 > 1+1=2？注意此处是“大于”，2 > 2 不成立，所以不是强制。那强制的情况应是：还需=3，剩余轮次=1，3 > 2 成立。我们构造一个强制例子：total_rounds=20, current_round=19, cards_obtained=17, max_cards=20 → 还需=3，剩余轮次=1，3 > 2 → True
• 期望输出：True（必须获得）

测试用例3：概率计算正确性（统计验证）

• 设定随机种子，多次调用函数，统计获得牌的比例是否接近理论概率。
• 例如：total_rounds=20, current_round=10, cards_obtained=5, max_cards=18 → 剩余轮次=10，还需=13，概率=13/(10+1)=13/11≈1.18，但实际概率>1应取1？注意：根据强制判断，如果概率>1，应已经在步骤3中处理为强制获得。但此处还需=13，剩余轮次+1=11，13>11，所以强制获得。所以这个情况应该返回True，且无需概率计算。
• 真正的概率情况：total_rounds=20, current_round=10, cards_obtained=8, max_cards=18 → 还需=10，剩余轮次+1=11，概率=10/11≈0.909。设置种子后，执行1000次，统计True的比例应接近0.909。

测试用例4：边缘情况（最后一轮且还需为0）

• 输入：total_rounds=20, current_round=20, cards_obtained=18, max_cards=18
• 期望输出：False（已达上限）

测试用例5：最后一轮且还需为1

• 输入：total_rounds=20, current_round=20, cards_obtained=17, max_cards=18
• 计算：剩余轮次=0，还需=1，1 > 0+1？1>1不成立，所以概率=1/(0+1)=1，随机数<1必True
• 期望输出：True

六、提交要求

• 提供完整可运行的 Python 代码文件，包含 should_get_card 函数及所有测试。
• 代码需包含必要的注释。
• 确保测试通过，并展示测试结果。

开始实现吧！如有疑问，随时提出。