谷歌小码农译，并基于原作者的代码进行修改与更深一步分析。）

基于1.32.9版本ELO分世界排名前30选手的胜率统计

在海外WC3的Reddit论坛上，作者u/ambrashura用Visual Studio 2019写了一个基于Qt框架的C++小程序，用以对1.32.9的全部T1-T3赛事进行爬虫并进行了初步的数据分析，原文地址：

而ambrashura写的小程序可以在这个项目的github地址下载到：

译者（谷歌小码农）和ambrashura在discord上面交流了一下，他也想抛砖引玉，让国内的大神们改进一下这个程序，我也就将他的小程序自己修改了一下，用以作其他魔兽争霸3的数据分析。

话不多说，ambrashura的程序从liquipedia上爬下了， 从1.32.9补丁上线至2021年4月3号的时间里，全球1v1比赛（t1-t3赛事）共6116场比赛的数据。

我们选取了Elo分数世界排名前30的选手+TH000（选手名单见下图）的比赛进行分析。

样本参考名单如下：

TH000、Lyn、eer0、Happy、VS.Moon、

Infi、LP.FoCuS、VortiX、LawLiet、Foggy、

、Michael、Fly100%、AF.SoK、Soin、

Hitman、Cruncher、Chaemiko、Xlord、pcg_123、

Lin Guagua、LP.15sui、Grubby、、Hawk、

KraV、Xiaokai、Johnnycage、Blade、Spiral。

其中，TH000因为长期没打比赛而被剔除出Elo排名名单。但在1.32.9早期有他参与的比赛，故把他加回来考虑列表中。而ted没参加过1v1比赛，而因过去elo分数高进入前30，故被去除1v1顶尖选手胜率考虑名单。

最终，可以得出1.32.9版本的全球比赛种族胜率如下（和原作者reddit上的数据稍有不同因为他截至至3月30号，而我截至4月3号，且前30名elo排名已经有变化，但数据非常相似）：

人族

人族 86-76 兽族，胜率53.09%

人族 81-83 暗夜精灵，胜率 49.39%

人族 65-109 亡灵，胜率37.36%

暗夜精灵

暗夜精灵 85-82 亡灵，胜率 50.90%

暗夜精灵 83-81 人族，胜率 50.61%

暗夜精灵 67-101 兽族，胜率39.88%

兽族

兽族 101-67 暗夜精灵，胜率60.12%

兽族 59-58 亡灵，胜率 50.43%

兽族 76-86 人族，胜率 46.91%

亡灵

亡灵 109-65 人族，胜率62.64%

亡灵 58-59 兽族，胜率49.57%

亡灵 82-85 暗夜精灵，胜率 49.10%

从数据的结果上来说，人族vs亡灵和暗夜vs兽族这两个对抗，似乎对于elo全球前30名的选手来说，是最不平衡的对抗？

事情并没有那么简单。

亚洲与欧美交流种族对抗，基本等于鸡同鸭讲？

考虑到欧美与亚洲魔兽圈几乎是两个独立的生态环境，那么接下来我们把欧洲和亚洲分开考虑，情况又会发生什么变化呢？

只考虑欧美选手：

人族

人族 17-12 暗夜精灵，胜率58.62%

人族 12-47 亡灵，胜率20.34%

人族 4-6 兽族，样本太小

暗夜精灵

暗夜精灵 36-35 亡灵，胜率 50.70%

暗夜精灵 12-17 人族，胜率41.38%

暗夜精灵 3-3 兽族，样本太小

兽族

兽族 6-4 人族，样本太小

兽族 3-3 暗夜精灵，样本太小

兽族 0-0 亡灵，无数据

亡灵

亡灵 47-12 人族，胜率79.66%

亡灵 35-36 暗夜精灵，胜率

文章来源：《电脑编程技巧与维护》 网址: http://www.dnbcjqywh.cn/zonghexinwen/2021/0408/911.html