python第八周，程序设计方法学

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实例：体育竞技分析

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

解决复杂问题的有效方法：

（自定向下设计）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。分而治之

（自顶向上执行）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 模块化集成

自顶向下是“系统”思维的简化

#MatchAnalysis.py
#比赛规则，双人击球比赛，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
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()

将问题分为各个小问题

计算思维与程序设计：

1. 逻辑思维：推理与演绎，数学为代表，A-->B B--->C   A--->C
2. 实证思维：实验与验证，物理为代表 引力波<-实验
3. 计算思维：设计与构造，计算机为代表，汉诺塔递归

• 计算思维：Computional Thinking 抽象问题的计算过程，利用计算机自动化求解，计算机思维是基于计算机的思维方式
• 计算生态：竞争发展，相互依存，快速更迭
• 用户体验：进度展示，异常处理
• IPO，自顶向下，模块化，配置化，应用开发的四个步骤

python第八周，程序设计方法学

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原文地址：https://www.cnblogs.com/mouzaisi/p/12177827.html