我认为今年我会尝试通过创建一个模型来破解NCAA支架,该模型只需使用简单的概率来帮助确定最后一个支架(例如,1个种子赢得他们的第一场比赛的可能性有多大,如何可能是2号种子赢得他们的第一场比赛等。)
这就是我认为我要设置每个mongo文档的方式(每个文档对应一年)。
{
'year': 1999,
'round_1': [1,2,3,5,6,7,9,13,17,18...], #32 entries
'round_2': [1,3,5,7,17,18...], #16 entries
'round_3': [1,7,17,19,33,34,49,51], #8 entries
'round_4': [7,17,34,49], #4 entries
'round_5': [7,34], #2 entries
'round_6': [7] #1 entry
}
然而,我想让这很容易,这在数据输入方面仍然很烦人(必须输入30年不同的年份会非常烦人)。这将有利于跟踪。首先,如果团队通过检查“round_1”中的“17”是否在阵列中赢得它的第一场比赛将会很容易。其次,你可以通过查看他们的数字mod 16来轻松计算团队的种子(因此团队17实际上是一个种子17 = 1(mod 16))。但也许有一种更简单的方法来设置这个数据库并对其进行操作。有什么想法吗?