说真的，我看完这道题第一反应是：编题的人是不是把“临床对照实验”想得太简单了？题目里就给了两组数，一个总病例数，一个有效数，然后直接拿百分比一减，超过5%就better/worse/same。乍一看挺合理，但仔细琢磨下，要是总病例数就几十个，差个三五例有效率就动好几个百分点，这5%的判定有什么意义？就拿样例说，第一组鸡尾酒125例里99有效，有效率79.2%；第二组112例里89有效，有效率79.5%，差0.3%，输出same，这没毛病。可第三组145例99有效，有效率68.3%，跟鸡尾酒差了10.9%，输出worse，好像也对。但你看第四组，99例里97有效，有效率98%，差了18.8%，应该better啊，可它输出的是better。谁想到最后一组123例98有效，有效率79.7%，跟第一组就差0.5%，又是same。这数据设计得倒挺整齐，但现实里哪有这么干净的事？ 我记得以前看过一个科普，说新药和旧药比疗效，最忌讳就是只看百分比不管样本量。你做个实验，一组10个人8个有效，有效率80%，另一组1000个人600个有效，有效率60%，光看数字新药好20%，但10个人的样本，多一个人有效就变90%，少一个就变70%，这误差范围都赶上疗效差异了。搁这道题里，总病例数上限是10000，下限可没说最少几个，万一输入个3例2例有效，有效率66.7%，跟鸡尾酒疗法一比差个百分之十几，程序二话不说就判定better或者worse，这靠谱吗？反正搁临床医学里，这么下结论怕不是要被同行笑死。 还有啊，题目说“假设鸡尾酒疗法的有效率为x，新疗法的有效率为y”，可输入的明明是有效病例数不是有效率。虽然能算出来，但这里有个问题：鸡尾酒疗法那一组也是抽样结果啊，它的有效率x本身就带着不确定性。你想验证新疗法是不是比鸡尾酒好，正确的做法应该是把两组的置信区间算出来，看看有没有重叠。直接拿两个点估计值相减，连个误差范围都不给，这不是把统计当算术玩吗？ 我不是说这道题完全没价值，作为编程题练练if判断、浮点数计算确实够用。但题目背景扣了个“临床对照实验”这么个科学帽子，逻辑上却这么不严谨，容易让学编程的人误以为医学统计就这么简单。我当年学信息学奥赛的时候，就喜欢抠这种背景题的真实性，老觉得题目里那些例子太理想化。现在回头看，人家主要考你语法，背景就是包装纸，不能较真。可包装纸要是太假，我也忍不住想吐槽两句。 再说了，那个“差大于5%”的标准，到底是谁定的？5%这个阈值有什么依据？从医学上讲，不同疾病的疗效差异意义完全不一样。有的病有效率高到95%以上，你差5%可能影响巨大；有的病原本有效率就30%，差5%也许根本无统计学意义。题目一刀切5%，纯粹是为了编程方便，硬安的规则。最后输出“效果更好”“效果更差”“效果差不多”，这“差不多”仨字用得也有意思，统计上叫“无显著差异”，可“差不多”听着就像模棱两可，跟严谨不沾边。 反正吧，这题要是只当练习题，那我闭嘴。但要是有人拿它当真实医学决策的启蒙，我觉得挺误人子弟的。编程归编程，统计归统计，拿鸡尾酒疗法当背景，却把关键概念都省了，还不如直接改成“小明种苹果，两棵树比产量”实在。我知道评论区肯定有人说“这只是入门题，较真你就输了”，可我就是忍不住——你写个计算器本来用不着标榜科学，偏偏挂个临床试验的名头，那被质疑就别怪别人较真了。