什么是NBA2K14妖人？一个很简单的定义
如果你玩过2K系列的生涯模式或者王朝模式,你就会懂我说的这种感觉，你选了一支弱队，手里没什么钱，自由市场也签不到大牌，但你在选秀或者交易市场上，阴差阳错搞来了一个七十几分的新秀，结果打了一个赛季，他评分直接跳到八十几，而且关键属性比如速度、投篮、弹跳全都暴涨，这种球员，我们就叫他妖人。
说白了,妖人 = 低起点 + 高成长 + 实际手感远超数值。
就像golang里那种看起来普通的struct,跑起来才发现性能好得离谱。
妖人的底层逻辑：2K14的成长机制
理解妖人,得先懂2K14的成长模型，游戏里面球员成长主要靠两个东西：潜力值和上场时间。
潜力值决定上限
每个球员都有一个隐藏的潜力评分,范围大概是A+到F，A+的球员，哪怕初始只有65分，两三年后也能涨到90+，而初始85分的球员，如果潜力只有C，那他基本就到顶了。
上场时间加速成长
这和现实很像,你让一个年轻人每场打35分钟，他涨得就快；天天坐板凳，潜力再高也白搭，2K14的逻辑是：上场时间 + 比赛表现 = 经验值，经验值攒够了，能力就涨。
我当时用golang写过一个简单的模拟程序,逻辑大概是这样：
// 伪代码级别的理解 player.Growth = player.Potential * player.MinutesPlayed * performanceBonus
还真是这么回事儿。
必须记住的那些妖人名单
下面是我自己玩过的,以及当年2K社区公认的一些妖人，我列了个表，方便你看：
| 球员姓名 | 初始评分 | 潜力等级 | 推荐位置 | 一句话点评 |
|---|---|---|---|---|
| Giannis Antetokounmpo | 67 | A+ | SF/PF | 真·妖人鼻祖，后期全明星 |
| Andre Drummond | 76 | A | C | 篮板怪兽，随便抓20+10 |
| Michael Carter-Williams | 73 | A | PG | 新秀即巅峰，游戏里无敌 |
| Victor Oladipo | 76 | A | SG | 能扣能投，成长曲线很稳 |
| Rudy Gobert | 63 | A | C | 初始很低，但防守无敌 |
这里面最夸张的其实是字母哥,2013年他刚进联盟，游戏里给的分不高，但你让他首发打一个赛季，第二年评分就能飙到85以上，我当时在王朝模式里用雄鹿队，靠着他和另一个妖人Drummond，连续拿了三个冠军。
怎么找到妖人？三个实用方法
盯着新秀名单看
2K14的新秀名单是随机生成的,但有规律：大学名气大、体测数据好的，潜力大概率高，选秀的时候别光看评分，要重点看“潜力”那一栏，如果潜力是A或A+，哪怕评分只有65，也值得用首轮签去赌。
去自由市场捡漏
有些妖人会被电脑球队裁掉或者不续约,比如Rudy Gobert这种初始63分的，很多电脑队不会重用，你去自由市场签下来，打半个赛季就变废为宝了。
用交易系统刷潜力
这个有点“作弊”了，你可以用一些老将或者普通球员，去换那些潜力高但球队不用的年轻人，电脑的AI有时候很笨，会接受一些看起来很亏的交易，比如我用一个76分的老控卫，换来了当时潜力A+的字母哥，这事我干了不止一次。
妖人的培养策略：像调golang代码一样耐心
培养妖人,最忌讳的就是急，你不能指望一个63分的球员第一年就成为MVP，我一般这么做：
- 第一年：让他打替补，每场15-20分钟，重点是防守和篮板，别让他乱投篮。
- 第二年：提升到首发，时间拉长到30分钟，开始给他设计战术。
- 第三年：核心地位，所有战术围绕他打。
这个过程就像调试golang代码一样：先跑通基本功能（第一年），然后优化性能（第二年），最后重构架构（第三年），每一步都不能跳。
一些真实到有点丢人的经历
我得坦白说,我当年对妖人的执着，已经到了有点神经质的地步，我有一份Excel表格，记录了每个潜在妖人的初始数据、成长速度、最佳培养年龄，我还用golang写了个爬虫（虽然2K14没有网络接口，我是手动录入的），分析不同妖人的成长曲线。
最有意思的是有一次,我为了验证某个妖人的潜力是不是真的A+，连续模拟了10个赛季的记录，最后发现：潜力确实是A+，但成长受限于性格属性，2K14里有个隐藏的“敬业值”，如果这个值低，球员即使潜力高，训练效果也打折扣。
这个发现让我当时很崩溃,因为这意味着我前面所有的统计工作，都忽略了一个关键变量，但后来想想，这种不完美才是真实的，就像你写golang程序，永远有隐藏的bug等着你去发现。
妖人文化的意义
说回正题,NBA2K14的妖人，本质上是一种低投入高回报的快感，你在现实里不可能用二轮秀签下未来的MVP，但在游戏里可以，这种“捡到宝”的感觉，和程序员在GitHub上发现一个好用的小众库时的兴奋，其实是一样的。
妖人文化还有一个更深层的意义：它让我们相信成长的可能性，一个63分的球员，经过培养能变成90分；一支垫底的球队，通过几个妖人就能夺冠，这在现实里很难复制，但在游戏里，它就是成立的。
我后来用golang写过一个简单的数据模型,专门模拟妖人的成长路径，结果发现，成长曲线最有意思的部分不是终点，而是那个“突然爆发”的拐点 —— 比如字母哥从67涨到85的那个赛季，中间大概有10场比赛，他的评分会连着暴涨，那种感觉，就像代码突然跑通了一个复杂的算法，所有bug瞬间消失。
写到最后的一些真实感受
其实写到这里,我发现自己回忆的不只是游戏里的数据，更多的是当年那个自己，那个愿意为了一个虚拟球员的成长曲线，熬夜查资料、整理表格的年轻人，那时候我觉得，只要找对了妖人，就能赢下一切，现在回头看，妖人当然重要，但更重要的还是你愿不愿意花时间去培养。
对了,如果你现在还想玩2K14，我建议你去淘一台PS3或者Xbox 360，PC版的优化一般，而且很多mod已经失效了，但主机版的状态还不错，妖人系统依然健在。
至于golang和妖人的关系 —— 我觉得两者很像：看起来不起眼的东西，只要找对了成长路径，最后都能变成大杀器。 只不过，妖人需要上场时间，而golang需要你的耐心和调试。
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希望本篇文章《NBA2K14妖人，那些年我们追过的虚拟球星》能对你有所帮助！
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