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过去我叫你科目四，今天我叫你飞哥 不管明天怎么说，飞哥今天能顶住尸潮嘛
这游戏官方为什么这么舔护航呢 游戏收入是外观和通行证。除了通行证能靠钱买点哈夫币，其他也没帮忙地方收入了，反正我是不知道还有什么地方可以花钱。 唯一的理由就是护航可以有效消耗哈夫币拉动日活，跑刀的卖哈夫币继续跑刀，猛攻的失败了也得继续跑刀。 但是消耗哈夫币应该官方手段多得是，毕竟虚拟数字，随便填。所以我不理解为什么这么舔护航，而且这么大蛋糕放在这里，我不信官方不眼红。 我觉得官方应该有人收钱一键生成哈夫币卖掉，或者从这些貂毛店里抽成。不然没道理对护航这么舔，明显已经超过所谓“维护正常搜打撤环境”的范围了
让ai写的红皮抽奖概率 总概率验证: 0.999999999999957 (应接近1.0)抽奖次数分布概率:抽奖次数 1: 0.0008000000 (约 0.08000000%)抽奖次数 2: 0.0011324546 (约 0.11324546%)抽奖次数 3: 0.0019094474 (约 0.19094474%)抽奖次数 4: 0.0038033130 (约 0.38033130%)抽奖次数 5: 0.0145106607 (约 1.45106607%)抽奖次数 6: 0.0308684665 (约 3.08684665%)抽奖次数 7: 0.0669048999 (约 6.69048999%)抽奖次数 8: 0.8800707578 (约 88.00707578%)期望抽奖次数: 7.79067097 ai写的代码，我不知道对不对 import itertools import copy # 定义奖品及其初始概率（使用小数形式） rewards = [ ("水墨云图", 0.0008), # 0.08% ("水墨云图手表", 0.01), # 1.00% ("名片-水墨云图", 0.13), # 13.00% ("千员特殊语音", 0.35), # 35.00% ("SCAR-H战斗步枪-水墨云图", 0.0092), # 0.92% ("挂饰-水墨云图", 0.02), # 2.00% ("喷涂-水墨云图", 0.13), # 13.00% ("动作-顽皮小猫", 0.35) # 35.00% ] # 分离出特殊奖品"水墨云图"和非特殊奖品 special_name = "水墨云图" non_special = [r for r in rewards if r[0] != special_name] special = [r for r in rewards if r[0] == special_name][0] # 初始化抽奖次数概率数组（index 0对应1次，index 7对应8次） prob_t = [0.0] * 8 # 枚举特殊奖品出现的位置（k=0到7） for k in range(0, 8): # 生成长度为k的非特殊奖品排列 for permutation in itertools.permutations(non_special, k): # 初始化剩余奖品和总概率 remaining = copy.deepcopy(rewards) total_prob = sum(r[1] for r in remaining) current_prob = 1.0 # 按顺序抽取排列中的非特殊奖品 for prize in permutation: # 在剩余奖品中查找当前奖品 found = next(r for r in remaining if r[0] == prize[0]) p_val = found[1] # 计算当前步骤概率并更新 step_prob = p_val / total_prob current_prob *= step_prob # 从剩余奖品中移除当前奖品 remaining.remove(found) total_prob -= p_val # 抽取特殊奖品"水墨云图" special_in_remaining = next(r for r in remaining if r[0] == special_name) step_prob_special = special_in_remaining[1] / total_prob current_prob *= step_prob_special # 累计概率（k次非特殊+1次特殊 = 总次数t=k+1） prob_t[k] += current_prob # 输出结果 total_prob_sum = sum(prob_t) print(f"总概率验证: {total_prob_sum:.15f} (应接近1.0)\n") print("抽奖次数分布概率:") for t in range(1, 9): print(f"抽奖次数 {t}: {prob_t[t-1]:.10f} (约 {prob_t[t-1]*100:.8f}%)") # 计算期望抽奖次数 expected = sum((i+1) * prob_t[i] for i in range(8)) print(f"\n期望抽奖次数: {expected:.8f}")
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