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  • Python实例:“体育竞技分析”问题分析

    1. 体育竞技分析

    需求:高手过招,失之毫厘,差之千里。那么毫厘是多少?如何科学学分析体育竞技比赛

    输入:球员的水平

    输出:可预测的比赛成绩

    体育竞技分析:模拟N场比赛

    计算思维:抽象 + 自动化

    模拟:抽象比赛过程 + 自动化执行N场比赛

    当N越大时,比赛结果分析会越科学

    比赛规则

    • 双人击球比赛:A & B,回合制,5局3胜

    • 开始时一方先发球,直至判分,接下来胜者发球

    • 球员只能在发球局得分,15分胜一局

    自顶向下分析设计方法

    自顶向下是解决复杂问题的有效方法:

    • 将一个总问题表达为若干个小问题组成的形式

    • 使用同样方法进一步分解小问题

    • 直至,小问题可以用计算机简单明了的解决

    在计算机中使用自顶向下分析方法开展程序设计,简称自顶向下设计。自顶向下可以用在任何的领域。例如:

    改善居住条件问题,该怎么解决?

    思路:

    1.需要种树绿化、整顿马路、修建楼房等

    2.将种树绿化分解为买树苗种上,再细分...

    3.将整顿马路分解为规划道路、施工等,再细分...

    4.将修建楼房分解为选址、设计、施工等,再细分...

    自底向上执行

    逐步组建复杂系统,并且能够进行有效测试的方法。简单的讲就是对一个软件系统,我们可以对其中的每一个实践单元,进行分单元测试。将测试好的单元进行组合再进行测试,再组合再测试,逐步组装成复杂系统。

    • 分单元测试,逐步组装

    • 按照自顶向下相反的路径操作

    • 直至,系统各部分以组装的思路都经过测试和验证


    2. 体育竞技分析实例讲解

    体育竞技分析问题是根据球员的不同能力值模拟N场比赛,并且分析获胜次数的这样一个过程

    程序总体框架及步骤

    • 步骤1:打印程序的介绍性信息
    • 步骤2:获得程序运行参数:proA, proB, n
    • 步骤3:利用球员A和B的能力值,模拟n局比赛
    • 步骤4:输出球员A和B获胜比赛的场次及概率

    4个步骤分别可以对应4个函数,这4个函数时是根据步骤来定义的。

    步骤1:
    printInfo()
    
    步骤2:
    getInputs()
    
    步骤3:
    simNGames()
    
    步骤4:
    printSummary()
    

    第一阶段:程序总体框架及步骤

    将体育竞技分析问题看成一个主函数 main() ,将这个函数分成了4个步骤,分别对应图中的4个子函数。

    这就是第一阶段自顶向下设计的分解。

    def main():
        printIntro()
        probA, probB, n = getInputs()
        winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
        printSummary(winsA, winsB)
    
    # 详细实现
    # 第一个函数,介绍性内容,提高用户体验
    def printIntro():
        print("这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛")
        print("程序运行需要A和B的能力值(以0到1之间的小数表示)")
        
    # 第二个函数
    def getInputs():
        a = eval(input("请输入选手A的能力值(0-1): "))
        b = eval(input("请输入选手B的能力值(0-1): "))
        n = eval(input("模拟比赛的场次: "))
        return a, b, n
     
    # 第三个函数
    def printSummary(winsA, winsB):
        n = winsA + winsB
        print("竞技分析开始,共模拟{}场比赛".format(n))
        print("选手A获胜{}场比赛,占比{:0.1%}".format(winsA, winsA/n))
        print("选手B获胜{}场比赛,占比{:0.1%}".format(winsB, winsB/n))
    

    第二阶段:步骤3 模拟N局比赛

    模拟N局比赛相当于N次模拟一局比赛。在这个阶段,将模拟N局比赛作为一个总问题,然后再将其分解,分解为一个新的问题,并且将它循环N次。

    simOneGame() 函数用于模拟一局比赛,接受 proA、porB的值并返回 scoreA和acoreB。模拟N次比赛需要调用N次模拟一局比赛。

    下面是模拟N局比赛的代码:

    def simNGames(n, probA, probB):
    	# 设定A和B获胜场次的变量winsA和winsB
        winsA, winsB = 0, 0
        # 循环N次
        for i in range(n):
        	# 调用 simOneGame()函数来模拟一场比赛
            scoreA, scoreB = simOneGame(probA, probB)
            if scoreA > scoreB:
                winsA += 1
        	else:
                winsB += 1
        return winsA, winsB
    

    在比赛竞技规则中,如果一方先获得15分,则该局比赛结束。所以A和B在进行比较时,如果分数超过一个特定值,就能判断比赛结束。

    下面使用函数 gameOver() 来表示一局比赛结束的判断标准。

    def simOneGame(probA, probB):
        scoreA, scoreB = 0, 0
        # 表示选手A先发球
        serving = "A"
        # 只要当前比赛不结束,选手就要进行相关操作
        while not gameOver(scoreA, scoreB):
            if serving == "A":
            	# random()生成一个随机变量,如果该变量在A能力范围内,A获得一分
            	if random() < probA:
        			scoreA += 1
        		else:
        			serving="B"
        	else:
       			if random() < probB:
        			scoreB += 1
        		else:
        			serving="A"
        return scoreA, scoreB
        
    def gameOver(a,b):
    	return a==15 or b==15
    

    将一个体育竞技分析的大问题,逐步分解为一个又一个确定的,可以用程序明确表达的功能模块,这就是自顶向下设计。

    全部代码如下:

    from random import random
    # 详细实现
    # 第一个函数,介绍性内容,提高用户体验
    def printIntro():
        print("这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛")
        print("程序运行需要A和B的能力值(以0到1之间的小数表示)")
    
    
    # 第二个函数
    def getInputs():
        a = eval(input("请输入选手A的能力值(0-1): "))
        b = eval(input("请输入选手B的能力值(0-1): "))
        n = eval(input("模拟比赛的场次: "))
        return a, b, n
    
    
    # 第三个函数
    def printSummary(winsA, winsB):
        n = winsA + winsB
        print("竞技分析开始,共模拟{}场比赛".format(n))
        print("选手A获胜{}场比赛,占比{:0.1%}".format(winsA, winsA / n))
        print("选手B获胜{}场比赛,占比{:0.1%}".format(winsB, winsB / n))
    
    def gameOver(a, b):
        return a == 15 or b == 15
    
    def simOneGame(probA, probB):
        scoreA, scoreB = 0, 0
        # 表示选手A先发球
        serving = "A"
        # 只要当前比赛不结束,选手就要进行相关操作
        while not gameOver(scoreA, scoreB):
            if serving == "A":
                # random()生成一个随机变量,如果该变量在A能力范围内,A获得一分
                if random() < probA:
                    scoreA += 1
                else:
                    serving = "B"
            else:
                if random() < probB:
                    scoreB += 1
                else:
                    serving = "A"
        return scoreA, scoreB
    
    def simNGames(n, probA, probB):
        # 设定A和B获胜场次的变量winsA和winsB
        winsA, winsB = 0, 0
        # 循环N次
        for i in range(n):
            # 调用 simOneGame()函数来模拟一场比赛
            scoreA, scoreB = simOneGame(probA, probB)
            if scoreA > scoreB:
                winsA += 1
            else:
                winsB += 1
        return winsA, winsB
    
    def main():
        printIntro()
        probA, probB, n = getInputs()
        winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
        printSummary(winsA, winsB)
    
    main()
    

    运行结果:

    这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛
    程序运行需要A和B的能力值(以0到1之间的小数表示)
    请输入选手A的能力值(0-1): 0.45
    请输入选手B的能力值(0-1): 0.5
    模拟比赛的场次: 10000
    竞技分析开始,共模拟10000场比赛
    选手A获胜3743场比赛,占比37.4%
    选手B获胜6257场比赛,占比62.6%
    

    3.体育竞技分析实例举一反三

    • 理解自顶向下的设计思维:分而治之

    • 理解自底向上的执行思维:模块化集成

    • 自顶向下是“系统”思维的简化

    • 扩展比赛参数,增加对更多能力对比情况的判断

    • 扩展比赛设计,增加对真实比赛结果的预测

    • 扩展分析逻辑,反向推理,用胜率推算能力?


    以上内容资料均来源于中国大学MOOC网-北京理工大学Python语言程序设计课程
    课程地址:https://www.icourse163.org/course/BIT-268001

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