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NBA歷史前十有很多版本,大致10個人確定,可是位置很難確定,有沒有公式演算法了?
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  • 1 # 紫衫軍曼巴

    這個問題真的很有意思,歷史前十大概就是喬丹,賈巴爾,拉塞爾,張伯倫,魔術師,科比,奧尼爾,鄧肯,伯德,詹姆斯,從演算法總冠軍+MVP+FMVP得出演算法,那我們就給這三個榮譽打分吧,假設總冠軍10分,那連冠應該可以加成0.5分,三連冠再加0.5分。

    一個NBA總冠軍10分,那些巨星們喬丹6個,魔術師5個,奧尼爾4個,賈巴爾6個,鄧肯5個,伯德3個,科比5個,詹姆斯3個,上古神獸張伯倫,拉塞爾就不放在這裡比較了,因為那時候球隊相對較少,只有8-12支。所以只看冠軍話可以看出一點巨星的歷史地位,但不能完全確認,還有MVP+FMVP加成。常規賽MVP那要給多少分了?一個球員拿下當賽季的MVP,一般可以說明他帶領球隊取得很好的戰績,有機會衝擊該賽季總冠軍,像加內特,艾弗森,鄧肯,奧尼爾,科比,諾維斯基,庫裡都是MVP那賽季有機會衝擊總冠軍,說明能拿到MVP的球員在帶隊能力及個人能力得到雙重認可,韋德,保羅都沒拿過MVP,強如科比,奧尼爾,加內特,諾維斯基也只拿到一個MVP,所以總冠軍10分的話,MVP給分8.5分不為過,連莊還有0.5分加成。

    那FMVP給分應該多少了,看看巨星們的表現,喬丹6個,科比2個,奧尼爾3個,鄧肯3個,賈巴爾2個,詹姆斯3個,看來FMVP的難度要高於總冠軍,畢竟拿到總冠軍不一定能拿到FMVP,所以難度應該更大,但我們大家心裡還是覺得總冠軍最佔分量,因此FMVP給9.5分不算高,連莊應有加成0..5分,總冠軍連莊應該也有加成0.5分。

    那麼這麼算,喬丹(10+10.5+11+9.5+10+10.5)*2+8.5*4+9.0=166分

    賈巴爾 10*5+10.5+9.5*2+8.5*4+9.0*2=131.5分

    魔術師 10*4+10.5+9.5*3+8.5+8.5+9.0=105.0分

    伯德 10*3+9.5*2+8.5+9.0+9.5=76分

    鄧肯 10*5+9.5*3+8.5+9.0=87分

    奧尼爾 10*2+10.5+11+9.5+10+10.5+8.5=80分

    科比 10*2+10.5*2+11+9.5+10+8.5=80分

    詹姆斯 10+10.5+10+9.5+10+9.5+8.5*2+9.0*2=94.5分

    這樣看來喬丹第一無懸念,賈巴爾第二無懸念,魔術師第三,詹姆斯第四,鄧肯第五,奧尼爾科比並列第六,伯德第七,加上張伯倫,拉塞爾剛好歷史前十,但只是這個演算法得出的結果,並不代表真實情況,每個人有自己心中的歷史前十。

    1.喬丹 2.賈巴爾 3.魔術師 4.拉塞爾 5鄧肯 6.詹姆斯 7.張伯倫 8.伯德 9奧尼爾 10.科比

  • 2 # 谷間球事

    瀉藥

    歷史前十怎麼評出來的,可能每個人都有自己的答案。

    拋開沒有意義的個人能力對比,單以榮譽論的話,也是一件很有意思的事情。

    那麼再加一個簡單的公式呢?

    這就涉及到榮譽的分量了,所以我們要定一個前提。

    總冠軍 > MVP > FMVP = 最佳防守 = 一陣 = 一防 > 其他陣容 = 賽季資料排名第一 = 全明星MVP > 入選全明星

    於是這張表格就出來了

    此外,還需要確認的是,所有項蟬聯1次加0.5分;3連及以上,每次加0.8分。

    然後就是確定人選範圍。

    前十有點費勁,先來前五好了

    所以我們把入選人數定在10人,從這10人當中用公式算出他們的得分,來確定最終的前五人選。

    首先是10位候選人提名。

    喬丹、賈巴爾、比爾·拉塞爾、張伯倫、魔術師、拉里·伯德、科比、奧尼爾、鄧肯、勒布朗·詹姆斯

    來,挨個來。

    首先是老流氓喬丹

    “天勾”賈巴爾

    “指環王”拉塞爾

    這裡不得不提一句,聯盟1973年的時候才開始統計蓋帽資料,而最佳防守球員則是在82-83賽季才第一次設立。

    因此上古大神們在這一點上吃了不少虧,不然以拉塞爾的能力,隨便拿五個六個蓋帽王,蟬聯幾個DPOY簡直不在話下。

    “大帥”張兩萬

    “魔術師”約翰遜

    “逼王之王”大鳥伯德

    新秀呆

    詹老漢

    奧胖

    嘮嗑

    於是最終結果出來了。

    名次依次是:

    邁克爾·老子天下第一·喬丹,137.7

    前面太長記不住·賈巴爾,124.2

    科比·老子才是天下第一·布萊恩特,119.7

    蒂姆·未來屬於你的5樓·鄧肯,107.2

    勒布朗·不信4樓那張嘴·詹姆斯,95.6

    怎麼樣,資料和預期比起來有沒有落差?

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