玩家Flying_Dutch_Man9最近在等待12月的新卡拉多维德，在此期间，决定发一系列数据贴，这次讲的是升段与职业天梯，下面请看编译文。
要说上职业天梯有多难（容易），这取决于你的技术水平，而上分的速度则要受玩家之间技术差距所影响。下面所计算的环境基本上是围绕3段到职业天梯，都是用Python计算的，因为基本上就是模拟一些情况，然后收集结果。
初始条件下的上分——算法
赛季初，玩家的胜率基本上是稳定的——上到职业天梯的人较少，匹配池子里的玩家也变化不大。当胜率稳定时，很容易算出每升1段需要的平均场次。如果我们要计算一个40%胜率的玩家升1段所需场次。
假设该玩家背后有一个数字是0.4
对手的数字在0-1之间
如果匹配到的对手数字大于0.4，那么该玩家-1分（输），反之则+1分（赢）
玩家起始分为0
若-1分时已经是0分，则不会降低分数（因为不掉段机制）
当分数达到5时，则判定玩家升1段，模拟暂时结束
而达到5时所需要的场次则是我们实际上所需要的升1段的场次
初始条件下的上分——结果
我们可以以不同胜率来模拟该事件，然后得出不同胜率的图表。如下图1-3。
显然，即便是20%胜率的玩家，只要功夫深，也能上得了分，虽然慢了不止一点。因此如果想要上分，最好早点行动。
图1——20%
图2——30%
图3——40%
备注：以上数字是升1段而非到达职业天梯的图表。（例：如果是50%胜率，则需要3*41=123场从3段到职业天梯）
其它玩家升段因素的影响——算法
上述计算虽然简单，但做了一些假定数字。最明显的就是胜率并没有根据环境而改变。但事实上，任意玩家的胜率都会自动提高，即便他的技术水平不变，因为较强的玩家会不断升段离开这个段位，而较低段位的玩家则会涌入这个段位。
我们也可以相对简单地模拟这一情况。假定池子中一共有10000名玩家，每个玩家都有个技术水平分数（0-1），非胜率。a（0.65）和b（0.5）两位玩家匹配到时，我们如此预测结果（有很多种预测方法，这只是随机取了一种而已）：
建立一个阈值：a(0.65)/a(0.65)+b(0.5)=0.565
a和b遇到时，则抽一个0-1的随机数字x
如果x小于a，则玩家a获胜，反之b获胜
直观点说，较强的玩家只是比较弱玩家胜率高点，但高手不一定总会赢较弱的玩家。
我们可以模拟这个池子中的玩家的胜负。
简单起见，假设所有玩家的游戏开始与结束频率相同，然后我们就可以得出每个玩家的胜场
一旦玩家升段，就会被移除匹配池子。
因此较强的玩家就会不断被移出匹配，导致较弱玩家更容易取胜（虽然现实中还是会匹配到高段位对手）
模拟直到所有玩家都升段为止（最后就是2进1）
其它玩家升段因素的影响——结果
这些结果与初始条件下的上分结果互相独立——一个每人都有50%胜率的池子会与极端化的池子有完全不同的结果。因此，我们导出了下图4和图5。
每张图中，右侧的直方图中可以看到池子中的玩家构成（赛季初各个胜率玩家的数量）。
左侧则表明不同初始胜率玩家升1段所需的场次。
图4对应 极端化玩家池子
图4——极端化玩家池子
图5——齐性化玩家池子
举个例子，图4右侧直方图中，30%-40%胜率的玩家总数可以通过把这些柱状图加起来，大约1000。而图4左侧直方图中，可以看到30%胜率（初始胜率）的玩家需要50场升段，40%胜率的玩家则需要38场升段。
总结
在Python的辅助计算下，我们可以得出以下结论：
技术较弱的玩家在赛季初明显会更难升段（30%初始胜率玩家需要700场升1段）；而同样的玩家等到赛季中末期（高玩都上职业天梯了），就只需要60-80场即可升1段。
由于MMR分数（段位）的膨胀，任何水平的玩家都可以上职业天梯。
同理，职业天梯的玩家也需要在赛季末冲分更加卖力，因为匹配池子里面新加入了更多较低段位玩家。
在一个极端些的匹配池子中，不管是高手还是苦手，都会因此而加快上分速度。
举个例子，在一个齐性化的玩家池子中，一个拥有40%初始胜率的玩家需要90场才能升1段。而在一个极端化的玩家池子中，拥有10%初始胜率的玩家只需要70场就能升1段。
区别就在于玩家是否会更频繁的匹配到高于或等同于自己的对手，因此而降低胜率，白白耗费时间。
以上分析旨在说明当前天梯规则下的玩家上分情况，而非批判这一体系。
原文链接：
https://www.reddit.com/r/gwent/comments/r00zfb/posting_statistical_stats_every_month_until/
