public override double TrainAverageStrategySampling(int trainplayer, Iteration iteration, double q)
      {
         int hole = iteration.GetBucket(street, player);

        // You must also devide the utility by Q at terminal nodes (showdown and fold)

        const double e = 0.5;
        const double t = 1000;
        const double b = 100000;

         var s = GetStrategy(hole);

         if (player == trainplayer)
         {
            var u = new double[children.Length];

            double ev = 0;

            double cs_sum = 0;

            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
                cs_sum += cumulativeStrategy[hole, i];

            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
            {
                double ap = Math.Max(e, (b + t * cumulativeStrategy[hole, i]) / (b + cs_sum));
                if (rnd.Value.NextDouble() < ap)
                {
                   u[i] = children[i].TrainAverageStrategySampling(trainplayer, iteration, q * Math.Min(1, ap));
                   ev += u[i] * s[i];
                }
            }

            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
               regret[hole, i] += u[i] - ev;

            return ev;

         }
         else
         {
            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
               cumulativeStrategy[hole, i] += s[i] / q;

            int a = SampleStrategy(s);
            return children[a].TrainAverageStrategySampling(trainplayer, iteration, q);
         }
      }

      public override double TrainAverageStrategyProbing(int trainplayer, Iteration iteration, double q, bool probe)
      {
         int hole = iteration.GetBucket(street, player);

        const double e = 0.5;

         var s = GetStrategy(hole);

         if (probe)
         {
            int a = SampleStrategy(s);
            return children[a].TrainAverageStrategyProbing(trainplayer, iteration, q, true);
         }
         else if (player == trainplayer)
         {
            var u = new double[children.Length];

            double ev = 0;

            double cs_sum = 0;

            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
                cs_sum += cumulativeStrategy[hole, i];

            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
            {
                double ap = cs_sum <= 0 ? 1 : Math.Max(e, cumulativeStrategy[hole, i]) / cs_sum);
                if (rnd.Value.NextDouble() <= ap)
                {
                   u[i] = children[i].TrainAverageStrategyProbing(trainplayer, iteration, q / ap, probe);
                }
                else
                {
                   u[i] = children[i].TrainAverageStrategyProbing(trainplayer, iteration, q, true);
                }

                   ev += u[i] * s[i];         
            }

            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
               regret[hole, i] += (u[i] - ev) * q;

            return ev;

         }
         else
         {
            for (int i = 0; i < children.Length; i++)
               cumulativeStrategy[hole, i] += s[i] * q;

            int a = SampleStrategy(s);
            return children[a].TrainAverageStrategyProbing(trainplayer, iteration, q, probe);
         }
      }