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目标：最终生成一个允许用户运行一系列“游戏”的 R 包。在游戏中，两名玩家相互对抗，每轮（总共 100 名）玩家选择玩 C 或 D。这些都是通过移动集完成的，其形式为

(1) “C”或“D”之间的预定义选择列表，即 50 个“C”然后是 50 个“D”的向量或

(2) 一组逻辑指令，例如，第一轮打“C”，R2 打“C”，如果对手在 R1 中打“C”，否则打“D”，R3-R99 随机打，R100 总是打“D”。

每轮有 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：

我已经了解了将 Cs 和 Ds 的向量组合成成对 Cs 和 Ds 矩阵的部分。

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))

我缺乏什么

计分功能。

新矩阵应该是什么样子。

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

但是假设有 30 名玩家，每个人都将与其他玩家和自己比赛。我想这将意味着 900 个矩阵，对吗？因此，创建每个玩家 100 轮后总得分的超级矩阵会更有帮助。

分数是行玩家在玩列玩家时的总分：

        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
4

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