Question

目标：最终生成一个R包，允许用户运行一系列“游戏”。在游戏中，两个玩家互相攻击，并且在每一轮（总共100个）中玩家选择玩C或D.这些是通过移动集来完成的，其形式为

（1）“C”或“D”之间的预定义选择列表，即50“C”的矢量，然后是50“D”或

（2）一组逻辑指令，如第1轮播放“C”，R2播放“C”如果对手在R1中播放“C”则播放“D”，R3-R99随机播放，R100始终播放“D” ”

每轮都有4种可能的结果。

P1的选择| P2的选择== [P1得分] [P2得分]

C|C==[3][3]

C|D==[0][5]

D|C==[5][0]

D|D==[1][1]

我在哪里：

我已经将Cs和Ds的矢量组合成一个成对的Cs和Ds矩阵。

代码：

   #Sample Strategies#
p1 <- c("C","D","C","D","D")
p2 <- c("D","D","D","D","D")
p3 <- c("C","C","C","C","C")
p4  <-c("D","D","C","D","C")

#Combining into a matrix#
gameboard<-cbind(p1, p2, p3, p4, deparse.level = 1)

#First Part of Function#
my_game <- function(trial, n_samples, dat) {
  # as per my comment, generate the game result and name using the colnames directly
  game <- sample(colnames(dat), n_samples)
  list_name <- paste0("", paste(game, collapse=" V "))
  game_result <- paste(dat[, game[1]], 
                       dat[, game[2]], 
                       sep='')

  # return both the name and the data in the format desired to parse out later
  return(list(list_name, game_result))
}
#Second Part of the Function#
my_game_wrapper <- function(trials, n_samples, dat) {
  # for multiple trials we create a list of lists of the results and desired names
  results <- lapply(1:trials, my_game, n_samples, dat)

  # extract the names and data
  result_names <- sapply(results, '[', 1)
  result_values <- sapply(results, '[', 2)

  # and return them once the list is pretty.
  names(result_values) <- result_names
  return(result_values)
}

#Applying the function#
result<-my_game_wrapper(10, 2, gameboard)

Dataframing it
coolresults<-as.data.frame(do.call(rbind, result))

我缺少什么

分数功能的统计。

新矩阵应该是什么样的。

               P1         P2
Round1 [CD]     0          5
Round2 [DD]     1          1
Etc

但是，让我们说有30名球员，每个球员都会打对方球员和自己。我想这意味着900个矩阵，对吗？因此，在100轮之后创建每个玩家总分的超级矩阵会更有帮助。

分数是排球员在比赛时的总得分：

        P1      P2    P3     P4     P5

P1     462    453    252    560    600

P2     301    242    437    555    439

P3     232    522    555    232    527

P4     etc

P5

矩阵组合函数R.

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