DavidJiang2013 DavidJiang2013
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燃灯和杨戬 -- 新一代的强权队长 燃灯和杨戬的队长技特殊,只需2消就可以产生攻击和回复。小弟昨日得燃灯,研习一日,有些心得,与基友们分享。以下以燃灯为例,不过所有结论都适用于杨戬。 问题1:队长技没有攻击和回复倍率,实际加成效果如何计算? 答:实际回复效果相当于双强权,攻击略高于单强权。 推演过程。由于队长技不产生强化珠,所以不考虑强化珠的影响。在此前提下,伤害计算公式为 基础攻击力 * (c + 3) * 25% * (同色连击数 + 多消珠数 * 0.25),其中c为连击数 设燃灯的基础攻击力为100,下表列出了在有队长技作用(2消攻击)和无队长技作用(3消攻击)下的输出,其中折算倍率 = 2消攻击力 / 3消攻击力 火珠数目 3消攻击 2消攻击 折算倍率 4 125 250 2 5 150 250 1.67 6 250 450 1.8 7 281 450 1.60 8 312 700 2.24 从上表可以看出折算倍率并非随着火珠数目的增加而增加,于是引出以下问题 问题2:在什么情形下,折算倍率较大 可以证明当火珠的数目是2的n次幂(即2^n,如4,8,16,32颗火珠)时,折算倍率较大,并且折算倍率随n的增大而增大。具体证明过程比较麻烦,此处略去 问题3:最大折算倍率是多少 可以证明,当火珠的数目是2的n次幂,且n趋向无穷大时,折算倍率的极限是2.25。 综上,燃灯队长技对攻击和回复的折算倍率在1.60至2.25之间。在8颗火珠的情形下,攻击提升2.24倍(高于单强权),在8颗心珠的情形下回复提升2.24倍(等同于双强权)。因此,燃灯和杨戬是升级版的强权队长,通过组狂魔或者北欧,可以在达到双强权回复效果的同时,释放出比双强权更高的攻击力
如何计算每张卡片的最佳喂养等级,我随便写写,你们随便看看 神魔贴多,但能称为体的只有两种。其一,三国体(即,三国出品)。其二,就是最近流行的“我随便写写,你们随便看看”体。小弟也来一发。 昨天,恶魔150抽只为狗蛋,虽然如愿,但重复太多,得数十张巫女。恶魔的巫女已双满,无技能可升,卖了可惜,留着又占地。权衡之后,恶魔决定把巫女当饲料喂了,尝试一下连上数十巫女的感觉。问题:应该把巫女升到几级喂才好?恶魔有些茫然(以前都喂小魔女的)。。。 将“恶魔问题”推广到一般:“对于给定的饲料卡,如何确定它的最佳喂养等级”?本贴解决这个问题。 神魔共有两种经验:1)累计经验,即,升级需要的经验;2)喂出经验。对等级为n的卡片,累计经验 C(n) = ((n - 1)/98)^2 * w,其中w为该卡片的经验曲线(也就是升到99级所需要的经验),喂出经验 F(n) = a + (n - 1) * b,其中a为一级喂出经验,b为每升一级增加的喂出经验,这两个值都可以在游戏中得到。 假定为同色喂养,两者的差值 D(n) = 1.5 * F(n) - C(n) 就是喂养等级为n的卡片带来的收益。所谓最佳喂养等级,就是找到一个n最大化函数D(n)。经过推导,最佳 n = (7203 * b)/w + 1 例如,对于小魔女,w = 150万,b = 1800,因此 n = 10,这时升级投入的经验为12651,喂出得到经验25200,赚了12549的经验,相当于一中一小两个灵魂石的经验。所谓堆肥的基本原理,就是用尽可能少的经验将魔女喂到10级,获得最大的收益。这就是高手为什么一般不刷灵魂石就能很快升级卡片的原因。 基友们可以根据上面的公式算出每一张卡片的最佳喂养等级和喂养收益。至于巫女,小弟也想来一下子,可惜 。。。这种事只能交给恶魔级神R,郁闷 。。。
如何用统计方法估计up卡的比例(几率) 和众多基友一样,小弟对如何抽卡很感兴趣。今天北欧up,很多基友果断入坑,提供了不少抽卡样本。小弟再开一帖,说说如何用统计方法,估计up卡的比例,基友们可以根据自己的历史抽卡记录来估计,从而指导以后的抽卡。 精确的估计MH设定的up卡的比例,需要一些前提。由于涉及一些抽象的统计理论,我们先讲结论和做法,最后讲条件。统计学中估计未知参数的技术叫做置信区间。 我们用P表示MH设定的up卡的真实比例(即,代估参数)。通过抽卡样本,我们可以以95%(称为置信度)的概率保证P落在某个特定的区间内(称为置信区间)。置信区间可以这样计算。在此引用这位基友的真实抽卡记录 http://tieba.baidu.com/p/2562747683 。 这位基友一共18连抽(即,样本大小 N = 18),一共抽中5张北欧。样本中up卡的比例为 p = 5/18 = 0.28,由此我们可以做出估计,MH设定的真实up卡比例P的95%置信区间为 [0.28 - 1/sqrt(18),0.28 + 1/sqrt(18)] = [0.04,0.52]。也就是说,如果进行100次独立抽卡,其中大约有95次抽卡,up卡的比例落在这个区间范围内。基友们可以根据自己的抽卡情况自行验证。置信区间成立的条件是up卡的真实比例P和样本大小N(即,连抽次数)满足 NP > 10 并且 N(1 - P) > 10。但是实际中,即便不严格满足这个条件,只要相差不大,都足够精确。 一般的,如果某次抽卡的次数(样本大小)为 N ,抽中up卡的数目为 n ,那么up卡比例的95%置信区间就是 [n/N - 1/sqrt(N),n/N + 1/sqrt(N)],基友可以根据自己的抽卡情况自行计算,用来指导下次up的时候应该充多少R,抽多少张卡。。。
如何用统计方法检验抽卡理论 基友们都想用较少的R抽到想要的卡。于是,一位基友根据相关从业经历,对MH抽卡程序的实现进行了推测,在此基础上发展出抽卡理论。然而,推测毕竟是推测,需要经过统计学中假设检验的方法才能肯定其有效性。鉴于很多基友开始质疑该方法,有必要用客观公认的方法对该理论进行检验。小弟不才,设计了下面的检验方法,希望吧里的大R们能够本着救众基友出苦海的大慈大悲精神,在下一轮抽卡中提供测试数据。如果抽卡理论真的有效,将是所有基友的福音。 测试是这样的,一共进行20次独立抽卡,每次在整点的时候抽一张,一共抽20张,统计抽到的非白金卡数量,如果非白金卡>=12,那么抽卡理论无效,如果<12,那么抽卡理论有效。抽卡前充值与否都可以,如果充值请确保每次抽卡前都充值。使用该方法,在抽卡理论为真的前提下误判抽卡理论为假的概率(显著水平)不超过0.01。 以下是理论推导部分,不感兴趣的基友可以直接无视。统计推理中的假设检验分成4个步骤:确立假设,设计实验,确立统计量,确定接受误差的显著水平,最后给出结论。我们一步一步来做。 1 确立假设。抽卡理论可以概括如下,在每个整点开始的时候,服务器放入指定数目的白金卡,抽完之后会在下一个整点重新补充,如此循环。因此,在整点抽到白金卡的概率较高,因为刚刚补充过。换句话说,在整点抽到非白金卡的概率较小。我们假定这个较小的概率是0.3,因此提出两个互斥的待选假设。 假设A: 整点抽到非白金卡的概率 P = 0.3;假设B: 整点抽到非白金卡的概率 P > 0.3 如果我们接受假设A,意味着承认抽卡理论正确,反之,如果接受假设B,则认为抽卡理论错误。 2 实验设计。已经写在上面,不再重复。 3 确定统计量。20次抽卡中非白金卡的数量,记为 X。 4 确定允许的误差。由于是概率事件,所以在检验的过程中可能会发生弃真和取伪两种错误。即,抽卡理论正确但我们却拒绝,或者抽卡理论错误,我们却接受。要设定一定的阀值(称为显著水平)以减少第一种错误,并尽量降低第二种错误。统计中通常将显著水平设为0.01,即所谓的99.99%可信度。假设抽卡实验中抽出了c张非白金卡,那么,犯第一种错误的概率是 Pr(拒绝抽卡理论 | 抽卡理论有效)= Pr ( X >= c | p = 0.3),经过计算,取c = 12可以满足显著水平。 以上就是全部过程。再次呼吁大R们参加测试,你们对基友们做出了贡献,基友们永远不会忘记你们。。。 如果有任何疑问,欢迎交流。。。
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