這是Riot的Design Director Tom Cadwell專門為中國玩家寫的講解匹配系統工作原理的帖子。

同時為了讓大家更好的理解匹配系統，如果您覺得您遇到了特別不公平的匹配，請回復游戲開始時間和比賽結束截圖，我們會調查該局匹配是如何完成的，坑爹的玩家是為何加入到這一局的。

很多人抱怨看不懂，我來個精簡比喻版的：

有個籃球聯盟，有無數個球員和大概20個等級的聯賽。

所有球員都是10級聯賽的成員，他們自由組合互相比賽，贏的人，升級到11級聯賽，輸的人降到9級聯賽。

然后每個等級聯賽再次開賽，又有的人升級有的人降級，最終這20級的聯賽都有球員參加。

我們的大量的數據證明，一個球員的水平，會讓其穩定在大約3個聯賽之間，也就是科比是參加20級聯賽的，且當他和4個17級聯賽的人組隊，基本不會輸給17級聯賽的人。且，把科比降到10級聯賽，他會輕松的在20局之內回到20級。

理想情況下，球員都是在跟自己同樣經歷的球員玩，一個中等水平玩家完全不會匹配到科比，科比也不會匹配到剛玩游戲的玩家。

事實上匹配系統的分級會比這個更復雜更智能，采用的是國際象棋所采用的elo系統。

再增加個FAQ：

Q：系統為了保持勝率50%，是否會在我連勝后故意塞給我一些菜隊友讓我輸？

A：系統的目的不是為了保持你的勝率，而是讓水平差不多的玩家一起玩。當你和水平差不多的玩家一起玩時勝率會趨近50%，所以，系統是不會故意坑你的。

Q：我才100勝，為什么系統老匹配600勝的玩家給我？

A：勝場并不能反應一個人的水平。如果把匹配系統比作跑步，練習了3年才能跑進11秒的和第一次就跑進11秒的人我們是同等看待的。匹配系統基于水平而不是基于經驗。

Q：我勝率60%，為什么匹配40%勝率的隊友、60%勝率的對手給我？

A：勝率也不能反映水平。匹配系統不但要看你是否贏了，也要看你贏了誰。就像war3的sky在職業圈勝率其實并不高，但是虐一般的玩家勝率是100%。同樣水平的玩家，會因為隨機匹配到對手的關系，勝率會40%~60%不等。

Q：你說水平差不多，為什么我覺得他們這么菜？

A：匹配系統提供的是公平的機會，而未必是你理想的結果。我們能追求系統公正，但是無法預測玩家單局內的表現。

系統100%匹配曼聯對陣皇馬，但是不能保證某一次曼聯不會4：0碾壓皇馬，且在這局中，C羅表現yts，完全就在拖后腿。或者曼聯也可能連勝皇馬3次之類的。但是，系統只會把曼聯去匹配皇馬而不會出現曼聯對陣中超深圳隊。具體到某一局是皇馬贏還是曼聯贏取決于那一場的排兵布陣，臨場發揮，以及戰術意圖。

如果這個坑爹玩家真的不在你的水平等級，他就會一直坑隊友，一直輸，等級一直降低，這樣會讓他離開你的匹配范圍，讓他不再可以和你匹配到。根據我們的數據，玩家的elo基本是穩定在較小范圍內的。這也就是深圳隊和皇馬的差距，也是中國國家隊能贏法國隊，確永遠打不進世界杯的理由。

系統沒辦法給你完美隊友，玩家會因為很多原因發揮不好：使用不會的英雄、打了不想打的位置、玩法風格和隊友不夠搭配，前期不利想掛機等等。但是你和對方玩家遇到這種情況的概率是相同的，系統并不會偏袒任何一方。所以想要完美隊友，請和朋友組隊，不過那樣你也會碰見更厲害的對手。

如果大家在如何鑒定玩家水平上有好的想法歡迎提，但是如果想要通過抱怨玩家游戲內表現來證明匹配系統不公平，就是在和風車決斗了。每個人的看法都不一樣的，系統判斷他和你在遇到同樣的隊友和對手時候，勝率差不多，這也是我們目前能做到最好的了。

以下是文章的正文。

概述：

匹配系統的目的如下，優先級從高到低：

1、  保護新手不被有經驗的玩家虐；讓高手局中沒有新手。

2、  創造競技和公平的游戲對局，使玩家的游戲樂趣最大化。

3、  無需等待太久就能找到對手進入游戲。

匹配系統盡其所能的匹配水平接近的玩家，玩家的水平是來自他們在此之前贏了誰以及他們對手的水平。當你戰勝對手，系統會認為你更強，當你輸給對手，系統會認為你更弱。雖然這對于某一局游戲并不是那么的公平，但是長期來看，對于多局游戲是相當的公平：因為好的玩家總會對游戲結果造成正面的、積極的影響。我們使用了這樣一個方法測試：給水平高的玩家一個新帳號，然后看他們游戲數局后的結果。我們通過大量的測試來證明了我們的想法。

并且，匹配系統知道預先組隊的玩家有一些優勢，如果你是預先組隊，會給你一些更強的玩家。我們用一些非常巧妙的數學方法來解決預先組隊的玩家VS solo玩家的匹配公平問題。我甚至讓兩個數學博士來驗證，他們都說給力！

匹配是怎么完成的？

首先，系統將你放進適當的匹配池里——根據游戲模式（匹配模式、排位solo/雙人、排位5人、其他模式等等）

然后，系統會嘗試將匹配池里的人分到更細的匹配池里——5人組隊 VS 5人組隊，低等級新手 vs 其他一些低等級新手，如此這般。

當你在匹配池中，系統會開始嘗試找到合適的配對，目標是撮合一個雙方獲勝機會都為50%的游戲。

第1步：確定你的實力：

*如果你是solo，就直接使用你的個人匹配分（也就是elo值，匹配模式和排位賽有不同的匹配分）

*如果你是預先組隊的，你的匹配分是你隊伍的平均分，并且會根據你組隊的規模稍微提高一些，這樣才能保證你匹配到更強的對手來抵消你組隊的優勢。我和一個計算機生物學的博士（Computational Biology Ph.D）通過研究成百上千的游戲結果，計算出了預先組隊到底有多大的優勢。我們還在幕后做了一些其他調整，比如新手和高玩組隊，比如某地圖上藍隊和紫隊的玩家哪個更有優勢，諸如此類。

第2步：確定你合適的對手：

*首先，系統會基于你的elo值，給你匹配跟你非常相近的玩家。最終，系統會放寬匹配的條件，給你一些不是那么完美的匹配，因為你肯定也不想永遠匹配不到人。

*新手會得到一些特殊的保護，通常新手只會匹配到其他新手（在成熟的服務器里，這個比例達到了99%+。除非這個新手和一個高級玩家朋友預先組隊）

第3步：確定匹配：

*最終，系統會匹配10個大體上同水平、同等級的玩家，促成一個游戲。

*系統會嘗試平衡這個隊伍，盡量使雙方的獲勝機會都為50%。在絕大多數時間，誤差會在3%之內——類似50/50，49/51，48/52。實際上的獲勝機會會有一點點差別（會在Q&A里面回答這個問題），但是我們的研究標明，在絕大多數情況下，這實際上是一個非常精確的預測。

長期來講，我的匹配分（Elo值）是如何被測量的？

我們使用了一個修改過的ELO系統。ELO系統的基本要點通過使用數學比較兩個人的積分，來預測兩人的比賽結果——類似“A和B比賽數局，A會贏掉75%的局”。

然后，比賽結果出來了。如果你贏了，你會加分，如果你輸了，你會被扣分。如果你是“出人意料”的贏了（系統認為你輸的可能性更大），你會贏得更多的分數。額外的，如果你是一個新玩家，你會加分減分更快，以便于你可以快速的進入到你的水平等級。長期來看，這意味著好的玩家會得到高的匹配分，因為他們總是超過系統的預期，他們會不斷加分直到系統可以正確的預測他們的勝率。

我們修改這個系統給團隊比賽使用，基本概念是：基于該團隊的所有玩家，得到一個團隊ELO值。如果你的隊伍勝利，系統會假設該隊伍的所有玩家都要比系統猜測的“更強”，并且加分。雖然有一些問題，但是總體上來講是有效的，特別是玩家預先組隊的時候。

舉例，本人在北美的服務器上有2000的普通匹配模式elo。如果我建一個小號，就算沒有天賦和符文，我打到8級的時候就已經有1800elo了。這個系統并不完美，但是確實能夠讓玩家快速的接近自己水平所在的位置。

當你才開始玩的時候，我們也對ELO做一些微調，讓你更快的進入你水平所在的位置。

*我們有大量的，有優先級的方法來鑒定一個玩家，相比一個標準的新玩家是否更有技巧，更猛。如果發現是的，我們會在幕后提高他的elo一個檔次。

*我們同樣也會分辨真的菜鳥新手。

*提升等級也會極大的提高你的elo值。這個也將幫助系統將30級滿級的召喚師和低等級的召喚師區分開來

如果你想知道ELO系統的理論，以及更多細節，你可以看看這：

http://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system

http://zh.wikipedia.org/wiki/ELO

呃，等等，你是怎么處理組隊玩家 vs solo(單排)玩家的？

我們大多數情況下，會通過將5人組隊的隊伍匹配給另外一個5人組隊的隊伍來避免這種情況的發生（幾乎是所有情況下）。

發現這些優勢，我們就知道對于預先組隊的隊伍，需要提高多少elo值，來達成一個公平的匹配，確定一個適當的，在數學上合理的調整。結果在有些情況下非常令人驚訝（同時會校正統計數據）。

雖然我們不會給出精確的數值，因為這是商業機密，但是我們可以告訴您：

*5人組隊只是比5個路人稍強。

*部分組隊只是比5個路人略強。

*菜鳥5人組隊并不會帶來太大的優勢，但是高玩組隊會有很大的優勢。

*團隊實力方差高的隊伍，會比方差低的隊伍更強。（方差簡單來說，是在平均值相同的情況下反應各個元素的大小差異，方差大表示差異大，高方差的隊伍類似高玩帶低玩，低方差的隊伍各個隊員實力接近。）

*這說明了大體上，高水平玩家的Carry作用（可以理解為帶領或者大腿），比低水平玩家的送人頭作用（feeder）要強力。

好吧…那為什么要把預先組隊的玩家和非組隊玩家匹配到一起？

這是一些原因：

*這會幫助系統更快的找到適合你的匹配分，讓系統更快的給你公平的匹配。這個的工作原理是，如果你組隊，會減低運氣所帶來的成分，如果你單排，你的隊友的好壞將對你輸贏的影響更大。如果你預先組隊，你會和你水平差不多的玩家組成隊伍，你隨機遇到猛男/坑爹隊友幾率會更小。因為游戲的結果更多來自你和水平相近的朋友的表現，而不是隨機因素，所以你的匹配分會更快的到達精確的值。

*我們希望玩家可以和自己的朋友一起玩，因為這樣會讓他們玩的更有樂趣。你也不可能為5v5的游戲設置單獨的2人匹配池或者3人匹配池，你需要組合他們來讓系統工作。我們選擇包含5人組隊，因為這非常有樂趣。如果我們以后有足夠大的匹配池，我們可能會將5人組隊和部分組隊區分開來，但是數據告訴我們，這基本不會提升匹配的公平程度，兩者的效果基本相同。

其他一些常見的問題：

Q：為什么不加入一些其他的細節，類似擊殺數等等來確定我的匹配分？

A：因為這是有偏差的，并且因為非常難以給擊殺數這個數值來評分，你使用一個gank英雄的時候（類似老鼠和易大師），要殺多少人才能算是好的呢？而且這會讓好的輔助玩家非常吃虧，因為他們的目的就不是拿人頭，甚至會為了自己的Carry擋死。最后，玩家會為了刷數據，故意拖長游戲時間，然后拿大量farm對方的人頭，而不是為了贏得比賽。我們盡量把測量玩家水平和激勵玩家的機制放到努力取勝上面，我們避免了一些不必要的周邊行為，而這些行為既沒樂趣，還會擾亂匹配系統。

Q：我非常憤怒，因為匹配系統老給我坑爹隊友（feeders，送人頭的）。為什么不阻止這種情況發生？

A：我們的確有試圖阻止這種情況發生，但是如果你被匹配到一個明顯很弱的玩家，這也說明匹配系統同時匹配給你了一個或者多個強力的玩家。根據我們的研究，我們發現Carry（大腿）對隊伍的帶領作用要比feeder（送人頭，坑爹）的坑爹作用更強。原因是在LOL里，多次擊殺同一個玩家的收益是會遞減的，并不像其他的同類游戲。我們的分析標明，在平均elo相同的情況下，提高或者降低這個隊伍的某個玩家的elo值100（其他玩家相應降低/提高以保持平均分相同），整個隊伍的實力會提高約7點elo值。這也表明，LOL中Carry的作用要比feeder的作用更給力一些。確實，有時候你會因為匹配到feeder而輸掉這一局比賽，但是那是因為你們隊的Carry不夠給力。

Q：這樣的話，如果我連勝了數盤，我是不是會被匹配到一些完全不可戰勝的對手？

A：不全是。連勝導致你的匹配分會提高，你會不斷遇到更強的對手——但是我們并不是故意的讓你的勝率保持在50%的，我們的目的只是為了系統能夠正確的預測游戲結果。最終，你會達到你的極限，你將會大致保持50%的勝率。比平均水平高的玩家，往往勝率會比50%略高，因為比他們弱的玩家更多，比他們強的玩家更少。所以匹配時，往往會略微“向下匹配”。對于排位頂尖的高端玩家，他們經常會有90%的勝率。

Q：你們會如何設計固定的隊伍？類似WOW的競技場隊伍？

A：這是一個非常好的想法，并且讓我們有機會設計出更好的匹配系統。我們遲早會做這個，并且使用我們開發的新方法。我們需要檢驗并且搞清楚你大體上有多強力（例如你的個人積分），同時允許你創建/解散隊伍。這是個非常大的工程，但是我們對此非常有激情~

Q：如果匹配系統真的那么公平，那為何我老遇見那種一邊倒的比賽？

A：有兩個原因。第一，LOL有時候“雪球效應”會非常明顯。前期太差的表現會導致游戲讓人感覺非常一邊倒。特別是某些隊伍，如果他們開始很順風，就會一直很順風。我們遇到過同樣的隊伍，第一局25-5取勝，第2局確以類似的比分輸掉。第二個原因是，玩家發揮的并不好，隊伍選取陣容也不好。要進行一局勢均力敵的比賽，你需要平衡玩家水平和平衡陣容的選取。有時候玩家選了一個比較渣的陣容，比如5個近戰dps，或者3坦克2法師之類的，或者沒選打野英雄而對面有。這樣的話，盡管你的隊伍實力也很不錯，但是情況往往慘不忍睹。

Q：為什么我作為一個高等級玩家，有時候會匹配到一些低等級玩家？他們看上去都是來送人頭的。

A：當一個高等級玩家和一個低等級玩家組隊，這是一個非常令人頭疼的問題。我們希望玩家可以和自己的朋友一起玩，并且希望這是一種愉快的體驗。但是我們并不希望將一部分人的快樂建立在另一部分人的痛苦之上，所以我們往往將這種組合評分更高，保護新玩家不會被高等級玩家虐待。非常不幸的是，不管我們怎么做，我們把這樣的組合匹配到任何的游戲中，都有可能造成不愉快的體驗。因此，我們計劃將實施一個“不平衡組隊”的隊列，類似我們盡量將5人組隊匹配給5人組隊。

Q：我20級了，然后我被匹配到了一些10級的和一些29級的，怎么回事？

A：當不同等級的玩家組隊，我們會使用他們的平均等級來作為匹配的參考。等級并不是匹配系統的主導參數——匹配系統通常是使用實力來匹配——但是我們也會盡量將等級相近的玩家匹配到一起。在預先組隊的情況下，我們沒法替玩家選擇，所以我們盡我們所能，使用平均等級。我們會在這個計算系統里把30級的玩家看作36級，所以我們通常能讓中等級玩家的游戲沒有30級玩家，然而有時候呢，29級玩家能插進來。

1.拷貝構造函數的形式

對于類X，如果它的函數形式如下

a) X&

b) const X&

c) volatile X&

d) const volatile X&

且沒有其他參數或其他參數都有默認值,那么這個函數是拷貝構造函數

X::X(const X&);是拷貝構造函數

X::X(const X&,int val = 10);是拷貝構造函數

2.一個類中可以存在超過一個拷貝構造函數

class X {      

public:      

  X(const X&);      

  X(X&);            // OK   

}; 

編譯器根據實際情況調用const拷貝構造函數或非const的拷貝構造函數

3.默認的拷貝構造函數行為

a)先調用父類的拷貝構造函數

b)如果數據成員為一個類的實例，則調用該類的拷貝構造函數

c)其他成員按位拷貝

4.默認的賦值構造函數行為

a)先調用父類的賦值構造函數

b)如果數據成員為一個類的實例，則調用該類的賦值構造函數

 c)其他成員按位拷貝

5.提供顯示的拷貝和賦值構造函數

基本的原則是子類一定要調用父類的相應函數，參考方式

Derive(const Derive& obj):Base(obj)

{

…...

}

Derive& operator =(const Derive &obj)

{

if ( this == &obj )

return *this;

//方式一

Base::operator =(obj);

//方式二

static_cast<Base&>(*this) = obj;

return *this;

}

另外當你的成員變量有const或者引用，系統無法為你提供默認的拷貝和賦值構造函數，我們必須自己處理這些特殊的情況