程序设计方法学

体育竞技分析

问题分析

体育竞技分析

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

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

这要说到俩个概念，自顶向下的设计和自底向上的执行

自顶向下 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

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

 

 

 

 

 

 

 这是一个Python程序，用于模拟两个选手A和B进行某种竞技比赛的结果，并给出比赛结果的统计分析。

首先，程序定义了几个函数：

1. printIntro()：用于打印程序的简要介绍。
2. getInputs()：用于获取用户输入的选手A和B的能力值，以及模拟比赛的场次。
3. simNGames(n, probA, probB)：用于模拟n场比赛，并返回选手A和B的胜场数。
4. gameOver(a,b)：用于判断比赛是否结束，当选手A或B的得分达到15分时比赛结束。
5. simOneGame(probA, probB)：用于模拟一场比赛的结果，返回选手A和B的得分。
6. printSummary(winsA, winsB)：用于打印竞技分析结果，包括模拟比赛的场次、选手A和B的获胜场次及占比。

然后，程序调用main()函数，依次执行以下操作：

1. 打印程序的简要介绍。
2. 获取用户输入的选手A和B的能力值，以及模拟比赛的场次。
3. 模拟n场比赛，并返回选手A和B的胜场数。
4. 打印竞技分析结果，包括模拟比赛的场次、选手A和B的获胜场次及占比。

总体来说，该程序是一个简单的竞技分析模拟程序，通过随机数模拟比赛结果，并对比赛结果进行统计分析，得出选手A和B的胜率。

#!/usr/bin/env python
# -- coding: utf-8 --
# @Time : 2023/4/11 16:50
# @File : 体育竞技分析.py
from random import random
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）")
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 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 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 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 main():
    printIntro()
    probA, probB, n = getInputs()
    winsA, winsB = simNGames(n, probA, probB)
    printSummary(winsA, winsB)
main()

python程序设计思维

计算思维与程序设计

第3种人类思维特征

逻辑思维：推理和演绎，数学为代表，A->B B->C A->C -

实证思维：实验和验证，物理为代表，引力波<-实验 -

计算思维：设计和构造，计算机为代表，汉诺塔递归

抽象和自动化

计算思维：Computational Thinking

抽象问题的计算过程，利用计算机自动化求解

计算思维是基于计算机的思维方式

以前就是实证思维，通过查询当地的历史天气的数据，并且根据这样的经验，来猜测第二天的温度。实证思维通过物理，经验的东西来构造未来的值

计算思维，就是通过计算机来演算天气，这样数据更加精确

计算生态与python语言

 优质的计算生态Python123 - 编程更简单

用户体验与软件产品

 

 

 

 

应用开发的四个步骤

 

注：内容来自慕课--嵩天老师