十大足球直播推荐因为卡塔尔世界杯分组名单已出炉。这两天，我将用程序猿的代码作为工具，来预测8个小组的前两名，及淘汰赛的晋级线路，并最终预测出世界杯的冠军。
这整个过程中，最难的不是写代码，而是数据模型，即: 预测比赛胜负的理论依据和小组排名的理论依据。
先从简单的两场比赛开始，比如A国 vs B国。通过这个数据模型，要得出是A胜了还是B胜了。在我们的认知里，获胜靠什么，靠实力；实力怎么体现，靠排名。
★用排名。
那么我们的数据模型也要靠这个国家的排名的基础数据，来作为主要的预测依据。
以G组的第一场比赛为例 巴西vs塞尔维亚。巴西排名第1，塞尔维亚排名第25，肯定是巴西的获胜概率更高。但是巴西也不是百分百能赢，这个怎么能用我们的数据模型来体现呢？
★随机中带侧重。
数据模型我是这么设计的，能尽量准确地反应双方的实力差距。
★比如A国vsB国，A排名m，B排名n，m<n。计算流程如下:
①排名高的国家，生成3次10以下的随机数，并求和；
②排名低的国家，如果排名相差5以内，则同样进行3次10以下的随机数求和；
③否则，看排名差是5的几倍，则增加几次随机，随机数加到之前的结果里。
④结果值大的比赛获胜晋级。
⑤如果是小组赛，则将如上的过程里的三次结果再相加，按大小排名，前2出线。
还是以巴西vs塞尔维亚为例，巴西排名第1，塞尔维亚排名第25，套用上述计算模型。
①塞尔维亚进行3次随机，5 3 8=16
②巴西先随机3次，1 6 4=11
③（25-1）/5=4，所以巴西再进行4次随机。4 5 1 1 11=22
④22>16，巴西获胜。
再跑一次数据模型，较小概率情况下:
①塞尔维亚进行3次随机，8 9 9=26
②巴西先随机3次，1 6 4=11
③（25-1）/5=4，所以巴西再进行4次随机。4 5 1 1 11=22
④26>22，塞尔维亚获胜。
在单场淘汰赛里，获胜一方晋级。在小组赛，则将该队的3次比赛的随机结果相加，前两名出线。
总结: 该数据模型能较准确地反应对阵双方的实力状况，整个世界杯比赛的进程。刚好上海也封城了，我将在近期，以此模型为基础，用代码的手段实现该算法思想，预测出卡塔尔世界杯的小组出线名单、八强、四强、直至冠亚军。
冠军会是英格兰吗？
欢迎关注我，请大家拭目以待……
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重要的事情说三遍！！！
