[ 书剑风云 ]-【观音种菜D8】数据建模智能菜，一颗烧脑菜五月吧论坛

-- 【观音种菜D8】数据建模智能菜，一颗烧脑菜

可能今天就是最后一颗大白菜了，来颗烧脑菜吧！

后来想了想，X个人分两派，每人可以投两票，票数前Y出局。

这个投票系统就可以做成一个数据建模。

主要分为数据准备、数据理解、模型建立、模型评估、模型应用

1.数据准备，也是确定分析目标，准备好相关的所有数据，例如，已知现有编号为1-23号23个人，其中七人为黑道，16人为白道。

2.数据理解，理解就是对已知条件的基础之外进行假设，例如，假设1号为黑，如何分票可以确保把1号票出；假设1，2号为黑，又如何分票确保票出；以此类推……另假设之前假定黑是否错误，为了缩小范围，暂时假设1234号为确黑，那么就三种情况，4黑，5黑，6黑。又可以延伸保前四第五第六出局可能性，保前五第六出局可能性，票前六前六出局可能性。连我自己都有点绕了

3.模型建立，在假设的基础上，运用适当的数学公式或者数学工具来设定各变量常量之间的数学关系。在导入已知所有数据，对模型的所有参数做出计算。推导模型的公式，将数学表达式变形为建模方法的标准形式，通过限制条件，对这个模型进行求解。此时可以编程用数学软件进行计算。代码省略。例如，每人可以投两票，票数最高的前六出局

4.模型评估，对建立模型的思路进行阐述，并进行数学上综合性的分析。包括误差分析、数据稳定性分析等。

5.模型应用，其实也就是检验，将模型分析结果与实际情形进行检验比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。

建模完成数据录入，回车

票选六人，如全部为黑，黑方再不暴露最后一人情况下，可以保下来两名黑方。

票选六人中，如五人为黑，黑方可以救下3人。

票选六人中，如四人为黑，黑方可以救下2人。

所以综合结论，六人分票，即使六人中全黑，也最多只能票出四人。

那么问题来了，保四能否票出第五黑？

字数超过了，下回再做分解。

忘了圈黑了，半截观音黑，橙衣仙女黑