※ 引述《tadpole1 (蝌蚪)》之銘言：
若想要統計一些數據，建議寫個程式來做事後統計
不然用看的太累人了 = =ll, 也可以降低人為主觀因素參雜
可以有兩種做法:
<1> 請 top 的原作者看能不能提供一個 switch
將遊戲過程的數據 dump 出來 (就像 FB上的 battle 那樣)
再自己寫個 parser 拿出需要的 information 做後續分析
這東西是一定存在的，只是要看作者本人願不願意提供XD
<2> 寫個程式 (如 matlab), 直接從錄下來的影片檔建 database
例如以遊戲中暫放 tetromino 的 queue 為標準
只要 frame 與 frmae 之間的 queue 有變動
就擷取 +- 0.x s 時的 frame (做為 current end 和 next start 的 pattern)
有了這些 pattern，利用背景顏色判斷每個 frame 中的 20*10 window size
已被佔去那些方塊，再取 per-frame difference 可以算出
"每個 queue 變動時，玩家獲得的 grade"。
一旦有了上述的 database, 就可以自己從中組合出自己想要的統計量。
當然走這條路的建議是，錄製遊戲畫面的程式、以及錄出來的 size ratio
要 unify, 以簡化程式的 programming。
=======
: http://ppt.cc/XtgM
: 1.Unforced Errors (非受迫性失誤)
: 只有單純記"手滑"的部份
: 隱形失誤大部份看不太到 記不了(EX:誤按hold、方愧堆疊不佳連帶妥協也不計)
個人覺得這一項可以先拿掉，主要是因為定義的不夠 specific
而且這東西也很難去訂出一個客觀的標準
例如玩家A放了一個直立 S而造成空洞，而這個空洞是可以做出 T轉凹槽
觀看者其實不能確定在這當下 玩家A是否真的手滑，只是後來發現可以做
出T槽；抑或是真的故意鋪下T槽之路。這個行為是 depend on 玩家的思考，
光靠畫面是很難 render 出玩家真正的思考邏輯
: 2.KO Points (KO點=勝點)
: 代表攻擊有致死的機會
: 但有時候用看的有點辛苦 大概會有誤差
同上。若假設玩家 A 疊了 3w 14 lines, 他/她可能有機會將對方一次打掛；
但同一個畫面下讓其他玩家 play, 你是沒辦法 guarantee 該玩家有 "機會"
可以將對手頂上天XD 。這個統計量得牽涉到雙方的手速、攻擊力、以及
解洞能力
: 3.KO (KO數=勝場數)
: 事實上也等於勝場
: 4.High Point (高點=危機次數)
: 高處定義:中央4排高度大於等於16行
個人覺得 "危機" 用 "指數" 比用 "次數" 來詮釋會比較有意義
主因是 "一次的危機" 可大可小。要 induce 大小概念，比較直觀
的想法是 "玩家處在中央高度1x行越久，危機越大"。
因此 "危機指數" 可以將時間納入考慮
例如 玩家A 花了 48s 玩了一場 game
其中有 3s 高度在 16 lines、 4s 高度在 17 lines
那最簡單可以用加權平均 (3*X + 4*Y)/48, (X、Y 為 cost)
來代表 "危機指數"
甚至也能改成:
1 19
── Σ c(i)*t(i) , 其中 c(i) 為中央四排高度 i 時的 cost
T i = 0 t(i) 為中央四排高度 i 時的時間
19
T = Σ t(i) 代表一場遊戲的時間
i = 0
至於名稱可以叫 hazard, crisis 之類的
: 5.Miss Per Game (平均每場(非受迫性)失誤次數)
: =非受迫性失誤次數/場數
: 6.KO Rate (KO成功率)
: =KO/(KO point)
: 表示致命一擊成功率
: 7.High Point Attack Rate (補刀率)
: =(KO point)/(High point)
: 對方在高點時進行(致死)攻擊的比率
: 8.High Point KO Rate
: =KO/(High point)
: 對方在高點時KO的比率
: 9.Lpm Apm Time
: total那行是指這幾場下來的(加權)平均Apm和Lpm，Time在total那行則是以分為單位
: APMfinal=sum(APMi*TIMEi)/sum(TIMEi) i=1~n
: LPM亦同
: 目前只記了一場和一些部份
: 以上的詞可以的話幫我想帥一點的
======
battle 跟最初的 tetris game 最大差異主要有幾個:
<1> combo <2> SRS <3> B2B <4> hard drop
所以目前我想到的統計量大概跟上述有關
例如: (a) 單場平均發動一次 combo 的個數
(combo times per snapshot)
(b) 單場平均發動一次 combo/b2b 的攻擊力
(combo/b2b power per snapshot)
(c) 單場平均一分鐘發動 "幾次" combo/b2b
(combo/b2b times per min)
(d) 單場平均一分鐘 soft drop 的秒數
(soft drop utilization per min)
其實 top 的能力圖也有將上述的資訊展現出來 (可惜是總平均)
若能每場都分析這些數據，再搭配 lpm 和 apm，
我是覺得可以約略定位出該玩家的攻擊模式與能力水平 for every game period
--
若想要統計一些數據，建議寫個程式來做事後統計
不然用看的太累人了 = =ll, 也可以降低人為主觀因素參雜
可以有兩種做法:
<1> 請 top 的原作者看能不能提供一個 switch
將遊戲過程的數據 dump 出來 (就像 FB上的 battle 那樣)
再自己寫個 parser 拿出需要的 information 做後續分析
這東西是一定存在的，只是要看作者本人願不願意提供XD
<2> 寫個程式 (如 matlab), 直接從錄下來的影片檔建 database
例如以遊戲中暫放 tetromino 的 queue 為標準
只要 frame 與 frmae 之間的 queue 有變動
就擷取 +- 0.x s 時的 frame (做為 current end 和 next start 的 pattern)
有了這些 pattern，利用背景顏色判斷每個 frame 中的 20*10 window size
已被佔去那些方塊，再取 per-frame difference 可以算出
"每個 queue 變動時，玩家獲得的 grade"。
一旦有了上述的 database, 就可以自己從中組合出自己想要的統計量。
當然走這條路的建議是，錄製遊戲畫面的程式、以及錄出來的 size ratio
要 unify, 以簡化程式的 programming。
=======
: http://ppt.cc/XtgM
: 1.Unforced Errors (非受迫性失誤)
: 只有單純記"手滑"的部份
: 隱形失誤大部份看不太到 記不了(EX:誤按hold、方愧堆疊不佳連帶妥協也不計)
個人覺得這一項可以先拿掉，主要是因為定義的不夠 specific
而且這東西也很難去訂出一個客觀的標準
例如玩家A放了一個直立 S而造成空洞，而這個空洞是可以做出 T轉凹槽
觀看者其實不能確定在這當下 玩家A是否真的手滑，只是後來發現可以做
出T槽；抑或是真的故意鋪下T槽之路。這個行為是 depend on 玩家的思考，
光靠畫面是很難 render 出玩家真正的思考邏輯
: 2.KO Points (KO點=勝點)
: 代表攻擊有致死的機會
: 但有時候用看的有點辛苦 大概會有誤差
同上。若假設玩家 A 疊了 3w 14 lines, 他/她可能有機會將對方一次打掛；
但同一個畫面下讓其他玩家 play, 你是沒辦法 guarantee 該玩家有 "機會"
可以將對手頂上天XD 。這個統計量得牽涉到雙方的手速、攻擊力、以及
解洞能力
: 3.KO (KO數=勝場數)
: 事實上也等於勝場
: 4.High Point (高點=危機次數)
: 高處定義:中央4排高度大於等於16行
個人覺得 "危機" 用 "指數" 比用 "次數" 來詮釋會比較有意義
主因是 "一次的危機" 可大可小。要 induce 大小概念，比較直觀
的想法是 "玩家處在中央高度1x行越久，危機越大"。
因此 "危機指數" 可以將時間納入考慮
例如 玩家A 花了 48s 玩了一場 game
其中有 3s 高度在 16 lines、 4s 高度在 17 lines
那最簡單可以用加權平均 (3*X + 4*Y)/48, (X、Y 為 cost)
來代表 "危機指數"
甚至也能改成:
1 19
── Σ c(i)*t(i) , 其中 c(i) 為中央四排高度 i 時的 cost
T i = 0 t(i) 為中央四排高度 i 時的時間
19
T = Σ t(i) 代表一場遊戲的時間
i = 0
至於名稱可以叫 hazard, crisis 之類的
: 5.Miss Per Game (平均每場(非受迫性)失誤次數)
: =非受迫性失誤次數/場數
: 6.KO Rate (KO成功率)
: =KO/(KO point)
: 表示致命一擊成功率
: 7.High Point Attack Rate (補刀率)
: =(KO point)/(High point)
: 對方在高點時進行(致死)攻擊的比率
: 8.High Point KO Rate
: =KO/(High point)
: 對方在高點時KO的比率
: 9.Lpm Apm Time
: total那行是指這幾場下來的(加權)平均Apm和Lpm，Time在total那行則是以分為單位
: APMfinal=sum(APMi*TIMEi)/sum(TIMEi) i=1~n
: LPM亦同
: 目前只記了一場和一些部份
: 以上的詞可以的話幫我想帥一點的
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battle 跟最初的 tetris game 最大差異主要有幾個:
<1> combo <2> SRS <3> B2B <4> hard drop
所以目前我想到的統計量大概跟上述有關
例如: (a) 單場平均發動一次 combo 的個數
(combo times per snapshot)
(b) 單場平均發動一次 combo/b2b 的攻擊力
(combo/b2b power per snapshot)
(c) 單場平均一分鐘發動 "幾次" combo/b2b
(combo/b2b times per min)
(d) 單場平均一分鐘 soft drop 的秒數
(soft drop utilization per min)
其實 top 的能力圖也有將上述的資訊展現出來 (可惜是總平均)
若能每場都分析這些數據，再搭配 lpm 和 apm，
我是覺得可以約略定位出該玩家的攻擊模式與能力水平 for every game period
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