预测球队比赛成绩

本文详细介绍了一种体育竞技模拟分析的方法,包括自顶向下的设计思路,以及如何通过模拟参数预测比赛结果。具体分析了乒乓球和足球比赛的模拟过程,通过程序实现模拟比赛,并输出两方获胜的概率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

一. 模拟体育竞技分析

1.体育竞技分析程序

(1)模拟体育竞技程序,我们采用自顶向下的设计方法。自顶向下设计中最重要的是顶层设计。以体育体育竞技分析为例,可以从问题的IPO描述开始。大多数程序都可以讲IPO描述直接用到程序设计结构中。体育竞技分析从用户处得到模拟参数,最后呢输出结果。下面是一个基础设计的步骤。

步骤一:打印程序的介绍信息。

步骤二:获得程序运行的参数, 即probA,probB,n。

步骤三:利用球员的能力值。模拟n场比赛。

步骤四:输出球员的获胜比赛场次及概率。 

(2)自顶向下设计的基本思想,如下图:

2. 体育竞技分析的IPO模式:

输入I(input):两个球员的能力值,模拟比赛的次数(其中,运动员的能力值,可以通过发球方赢得本回合的概率来表示,

            一个能力值为0.8的球员,在他发球时,有80%的可能性赢得1分)

处理P(process):模拟比赛过程

输出O(output):两个球员获胜的概率

二.模拟乒乓球竞赛

1.乒乓球比赛规则:

(1)一局比赛:
在一局比赛中,先得11分的一方为胜方;10平后,先多得2分的一方为胜方。
(2)一场比赛:
单打的淘汰赛采用七局四胜制,双打淘汰赛和团体赛采用五局三胜制。

(3)模拟乒乓球比赛的完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun May 12 12:26:37 2019

@author: czd33
"""

from random import random
def printIntro(): #声明函数,对整个程序功能进行解释
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)——Author's number:33")
def getInputs(): #输入函数,输入选手队伍的能力值以及所模拟进行的比赛场次数量
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 simNGames(n, probA, probB): #统计对每一场模拟比赛的结果
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 gameOver(a,b): #判断比赛结束条件
return a==15 or b==15
def simOneGame(probA, probB): #对每一球的得失进行模拟
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 printSummary(winsA, winsB): #输出模拟的比赛结果
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 main(): #调用上方功能函数的主函数
printIntro()
probA, probB, n = getInputs()
winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
printSummary(winsA, winsB)
main()

运行结果:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

三。模拟足球竞赛

 1.比赛规则:采用回合制。一名球员在一个回合中未能合法击打时,回合结束。本回合胜方得一分、得球权。先得15分赢得一场比赛。

模拟的代码如下

 

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 14 18:28:58 2019

@author:33czd
"""

from random import random

def printInfo():    # 打印程序介绍信息
    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')
    print('33czd')

def getInputs():    # 获得程序运行参数
    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('模拟比赛场次:'))
    return a, b, n

def simOneGame(probA, probB):    # 进行一场比赛
    scoreA, scoreB = 0, 0   # 初始化AB的得分
    serving = 'A'         # 首先由A发球
    while not gameOver(scoreA, scoreB):  #用while循环来执行比赛
        if serving == 'A':
            if random() < probA:   # random() 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内。
                scoreA += 1     # 用随机数来和能力值比较从而分出胜负
            else:
                serving = 'B'
        else:
            if random() < probB:
                scoreB += 1
            else:
                serving = 'A'
    return scoreA, scoreB

def simNGames(n, probA, probB):    #进行N场比赛
    winsA, winsB = 0, 0    # 初始化AB的胜场数
    for i in range(n):
        scoreA, scoreB = simOneGame(probA, probB)
        if scoreA > scoreB:
            winsA += 1
        else:
            winsB += 1
    return winsA, winsB

def gameOver(c, d):    #比赛结束
    return c==15 or d==15

def printSummary(n ,winA, winB):    #打印比赛结果
    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{:.2f}%'.format(winA, winA/n*100))
    print('选手B获胜{}场比赛,占比{:.2f}%'.format(winB, winB / n * 100))
def main():
    printInfo()
    probA, probB, n =getInputs()
    winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
    printSummary(n, winsA, winsB)

main()

执行结果

 

转载于:https://www.cnblogs.com/czd1/p/10869878.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程跨平台开发方面的特性优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧应用场景。文章首先介绍了高阶函数Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程跨平台开发领域不断完善发展。; 适合人群:对函数式编程跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解实践Kotlin的函数式编程特性跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真实验验证了稳定性综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解分析系统性能。通过阅读实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值