篮球运动中的战术影响比赛结果的要素

大家都知道篮球运动中每个球员的能力值和性格因素，这些都很简单，常规做法很多。

不过战术层面上，出手率和命中率的动态关系比较有趣味。在一个战术体系中，教练会更倾向于让成功率更高的选手发起进攻。战术上称之为进攻强点。同样关系其实防守里面也存在。这里以进攻举例。

假定一个球队的总进攻数为N，通常情况下该队伍的进攻强点占整个队伍的进攻总数比例是a/N，设为n1。n1在实际分配中，按照球队每一节的比赛情况，通常分布是两名主攻手。每一节的情况具体主攻手都会变化。但是无论怎么变化，一个球队的进攻强点往往是球队内能力值相对高的球员，假定一个球队里有球员13名，其中ABCD是球队内进攻能力值相对更强的点。那么可能一场比赛下来。简单点的说，第一节的n1可能是AB占比最高，第二节的n1可能是AC占比最高，第三节可能是BC占比高……最后得到这场比赛的总结果时，比较常见的情况是一个球队内ABC（三巨头）的进攻贡献超过50%。（可以参看下图，这是季后赛首轮中的矩阵树图，来源网络，随便搬了两张只是方便理解）少数战术比较特殊的球队可能是比较平均分布，例如马刺。

这里比较有意思的一个问题就是，实际上通过n1以及对n1具体分配的分析，可以分析出一个球队的战术特性，假定在规则设计中预先设计好战术模型，那么战术模型就可以直接折算为战术影响球队内相应进攻点的进攻倾向值。

虽然我不清楚2K是怎么做的。不过我感觉如果是要做一个战术影响球队中球员的出手倾向的话，这样去制作预设的战术数值挺简明而且实现起来也很容易。当然这仅仅是说如何定义战术的分类以及如何定义战术影响比赛结果这件事。

其实这个特性应该还可以推广到其他规则里。当你想实现一个多单位对抗时选择不同战术后的单位进攻/防御意图差异。可能有人问这有什么用，只是觉得比较有趣，实际用起来就是一个单位的进攻意图不再是孤立的，而是可以简洁的受战术选择的影响，并且能够方便的给原本有自己个性的单位指派战术中的位置去调整该单位的自然倾向。而且这个规则还可以根据不同阶段去变化。比如比赛（战斗）的关键时刻，战术带来的正面影响和负面影响；伴随累积疲劳度，兴奋度，单位的特殊情况体现等。篮球运动中的裁判因素其实也可以量化。想想如果有个游戏能够因为裁判的不合理判罚而获得赔款什么的，觉得有趣。

这样想好像可以营造一个看起来充满暴力和混乱的竞技运动游戏。