前言：很多人把麻将归结为运气的起落，但真正的高手都在追问一个问题——我们到底能把胜负算到什么程度？“麻将概率的边界”说的，正是可计算与不可控之间那条隐形分界：一边是模型、数据与预期；另一边是对手、心理与规则差异。
从可计算出发。对自家牌而言，牌效率、进张数与已见牌构成了可度量的核心。基于超几何抽样的思路，在已知“见张”与“余牌”时，我们可以近似估计听牌率与和牌概率，并借助蒙特卡洛模拟做策略对比：比如同为一向听，8进张优于4进张几乎是定理，在中盘前者的和牌速度与胜率边际优势明显。弃牌层面，现物与筋牌相当于防守的“可计算资产”，在读牌不足时，优先维持放铳率的下限，是稳定收益的基础。
但边界也同样清晰。麻将是信息不完全博弈：对手的手牌、牌河的传递信息、立直后的风险溢价，以及不同规则（比如赤宝牌、拔北）的扰动，都会让独立同分布的假设崩塌。此时，概率只能给出区间或上限/下限，而非精确值。例如：对手早巡立直且切牌一致，某些筋牌的安全率并非静态常数；再如，牌山末段的收缩效应会抬高放铳成本，令进攻端的名义8进张“缩水”。这就是麻将概率的边界：从可严格计算，过渡到依赖假设的估测。
案例分析：南一局，庄家中盘一向听，形如两面+嵌张，共约8进张；一名下家宣言立直，河中三张役牌可见。若继续推进两面，和牌概率在14巡前具有优势，但结合立直方的速度与宝牌指示，期望值未必为正。用简单模拟（固定余牌、随机对手）可以看到：推进8进张在无立直时胜率高且放铳率低；而有立直且役牌未绝时，弃张的下限收益抬升，攻守临界点右移。策略落点：当有效改良<6且无打点溢价时，转入防守的长期EV更优；若手内含赤、役牌且改良≥8，承担可控风险仍有正回报。
把握边界，实际就是在假设与信息之间做取舍：信息少时按上限最大化效率（追求高进张、高速度），信息多且危险明确时按下限控制损失（优先现物，压缩放铳率）。记住：边界并非墙，而是告知你哪里能算到头、哪里必须让位于读牌与经验。通过持续更新对手分布（简易“贝叶斯”式地用其切牌、停顿与副露调整判断），你能把可计算的一侧推得更远，把不可控的一侧缩得更小。这样，“麻将概率的边界”就会成为你稳固胜率的护城河。