实例13：体育竞技分析

news2024/12/23 0:31:48

高手过招，胜负只在毫厘之间

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

自顶向下：解决复杂问题的有效方法，将总问题拆分为小问题，分而治之

自底向上：逐步组建复杂系统，并且能够进行有效测试的方法，模块化集成

程序总体框架及步骤

步骤一：打印程序的介绍性信息式 printInfo ()

步骤二：获得程序运行参数：proA,proB,n getInputs()

步骤三：利用球员A和B的能力值，模拟n局比赛 simNGames()

步骤四：输出球员A和B获胜比赛的场次及概率 printSummary()

自顶向下

main()
printInfo ()	getInputs()	simNGames()	printSummary()

from random import random

#介绍性内容，提高用户体验
def printInfo():
    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）")
    
#获得用户输入的三个参数
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

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
    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 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

def main():
    printInfo()
    probA,probB,n=getInputs()
    winsA,winsB=simNGames(n,probA,probB)
    printSummary(winsA,winsB)
    
main()