有6支球队,每两队之间进行主客场比赛,问一共要进行多少场此赛,输出每场比赛

fs_rong123 2016-07-27 09:29:31
先抛出一个答案,求不同写法答案

public static void main(String[] args) {
int n=6,m;
if(n%2 == 0){
m = n;
}else{
m= n+1;
}
int a=1,b=1,index=1,loop=0;
for(int i=1;i<=(m-1)*(m/2);i++){
if(a>=m){
a=1;
}
if(index>m/2){
index = 1;
}
if(index ==1){
loop++;
if(i==1){
b=m;
}else{
b=a;
}
System.out.println(("第" + loop + "轮"));
System.out.println(m + "---" + a);

}else{
if (b > 1) b--;
else b = m - 1;
System.out.println(a + "---" + b);
}
index++;
a++;

}
}
...全文
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fs_rong123 2016-07-28
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有人吗
wula0010 2016-07-28
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楼上正解。。。。。。。。。。。。。。
自由自在_Yu 2016-07-28
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public static void main(String[] args) { String[] team = {"a","b","c","d","e","f"}; int count = 0; System.out.println("比赛开始:"); for (int i = 0; i < team.length; i++) { for (int j = 0; j < team.length; j++) { while(j != i){ count++; System.out.println("第"+ count +"场:主场" + team[i] + " vs 客场" + team[j]); break; } } } } 比赛开始: 第1场:主场a vs 客场b 第2场:主场a vs 客场c 第3场:主场a vs 客场d 第4场:主场a vs 客场e 第5场:主场a vs 客场f 第6场:主场b vs 客场a 第7场:主场b vs 客场c 第8场:主场b vs 客场d 第9场:主场b vs 客场e 第10场:主场b vs 客场f 第11场:主场c vs 客场a 第12场:主场c vs 客场b 第13场:主场c vs 客场d 第14场:主场c vs 客场e 第15场:主场c vs 客场f 第16场:主场d vs 客场a 第17场:主场d vs 客场b 第18场:主场d vs 客场c 第19场:主场d vs 客场e 第20场:主场d vs 客场f 第21场:主场e vs 客场a 第22场:主场e vs 客场b 第23场:主场e vs 客场c 第24场:主场e vs 客场d 第25场:主场e vs 客场f 第26场:主场f vs 客场a 第27场:主场f vs 客场b 第28场:主场f vs 客场c 第29场:主场f vs 客场d 第30场:主场f vs 客场e
# 体育比赛数据可视化Python代码 - 比赛统计和球员数据分析 ## 项目简介 本项目提供了一套完整的体育比赛数据分析和可视化工具,专注于足球比赛的统计分析。通过丰富的图表和专业的分析,帮助教练、分析师和球迷深入了解球队和球员的表现。 ## 主要功能 ### 球队分析 - **积分榜排名**:联赛排名和积分统计 - **攻防分析**:进球失球数据对比 - **胜负分布**:胜平负场次统计 - **表现趋势**:球队赛季表现变化 ### 球员分析 - **个人数据统计**:进球、助攻、出场数等 - **位置分布分析**:各位置球员占比 - **综合评分系统**:球员表现评分 - **效率统计**:场均数据分析 - **雷达图展示**:多维度能力对比 ### 比赛分析 - **比赛趋势**:每轮进球数趋势 - **主客场表现**:主客场胜负统计 - **比分分布**:常见比分热力图 - **上座率分析**:观众数量趋势 ### 对战分析 - **历史交锋**:球队间对战记录 - **胜负关系**:对战胜负统计 - **进球趋势**:对战进球数变化 - **比分分布**:常见对战比分 ## 文件结构 ``` 体育比赛数据可视化Python代码 比赛统计和球员数据分析/ ├── main.py # 主程序文件 ├── demo.py # 演示程序 ├── requirements.txt # 依赖包列表 ├── README.md # 说明文档 └── output/ # 输出目录 ├── team_performance_analysis.png # 球队
该项目是关于利用机器学习算法,包括K-means聚类、持向量机(SVM)以及逻辑斯蒂回归,来预测NBA(美国职业篮球联赛)中的杰出球员表现和比赛结果。下面将详细介绍这些算法及其在该领域的应用。 1. K-means聚类: K-means是一种无监督学习算法,用于将数据集分成K个不同的群组或类别。在NBA球员分析中,K-means可能被用来将球员按照他们的统计指标(如得分、篮板、助攻等)进行分组,识别出具有相似特征的球员类型。算法通过迭代优化过程,使每个群组内的数据点尽可能接近,而群组间的距离尽可能大。 2. 持向量机(SVM): SVM是一种监督学习模型,用于分类和回归分析。在预测NBA比赛结果时,SVM可以处理高维数据,并找到一个最优超平面来分割不同类别。例如,它可以基于球队的历史战绩、球员状态、主客场等因素构建模型,以预测胜败概率。SVM的优势在于其泛化能力,即使在训练数据较少的情况下也能得到较好的预测效果。 3. 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression): 逻辑斯蒂回归是一种广义线性模型,常用于二分类题。在这个项目中,它可能用于预测某场比赛是否会有特定球员表现出色,或者预测比赛的胜负。通过对输入变量(比如球员的个人统计数据、对手实力等)进行线性组合,然后通过sigmoid函数转化为概率输出。 4. 软件/插件应用: 在实际操作中,开发者可能使用Python编程语言,结合相关的数据科学库如Pandas进行数据预处理,NumPy进行数值计算,Scikit-learn库实现K-means、SVM和逻辑斯蒂回归模型的训练与预测。此外,可能还会用到Matplotlib或Seaborn进行数据可视化,帮助理解模型效果。 5. 项目实施步骤: - 数据收集:从公开的NBA数据源获取球员和比赛的数据。 - 数据预处理:清洗数据,处理缺失值,进行特征工程,

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