一、"体育竞技分析"问题分析

1.1 问题分析

体育竞技分析

高手过招，胜负只在毫厘之间

• 需求：毫厘是多少？如何科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

1.2 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

1.3 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

二、自顶向下和自底向上

2.1 自顶向下(设计)

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

2.2 自底向上(执行)

逐步组建复杂系统的有效测试方法

• 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

三、"体育竞技分析"实例讲解

3.1 体育竞技分析

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

• printInfo()
• getInputs()
• simNGames()

• printSummary()

3.2 第一阶段：程序总体框架及步骤

def main():
    printIntro()
    probA, probB, n = getInputs()
    winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
    printSummary(winsA, winsB)
    
def printIntro():
    """介绍性内容，提高用户体验"""
    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)")
    
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

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))

3.3 第二阶段：步骤3 模拟N局比赛

def simNGames(n, probA, probB):
    winsA, winsB = 0, 0
    for i in range(n):
        scoreA, scoreB = simOneGame(probA, probB)
        if scoreA > scoreB:
            winsA += 1 
        else:
            winsB += 1
    return winsA, winsB

3.4 第三阶段

根据分数判断局的结束

def simOneGame(probA, probB):
    scoreA, scoreB = 0, 0
    serving = "A"
    while not gameOver(scoreA, scoreB):
        if serving == "A":
            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

四、"体育竞技分析"举一反三

4.1 理解自顶向下和自底向上

• 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

4.2 应用问题的扩展

• 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？

原文：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11219407.html