作者Dopin (找我請到 bbs.bsd.com.tw)
看板Lineage
標題<續> 用最單純的條件檢測 幽暗雙刀 與 幽暗鋼爪 的發動率
時間Mon Mar 19 07:11:32 2007
[前言]
前篇我用了最基本的武器與角色測試環境 雖然之於雙擊與重擊的機率 與一般常見
的結論有些出入(文內有探討其可能原因) 不過在本次測試中 結果則較先人的測試
較為接近 以下請看
[測試環境]
48 級 體(18) 黑妖 裝備 +6 幽暗雙刀 / +6 幽暗鋼爪 全程魔法 用 L 謎樣程式測
試對 說話之島(回不去歌島) 說話卷軸 NPC 莉莉 之傷害值 並以武器痕出現的有無
判定是否出現雙擊或重擊 忽略所有傷害值發生為 0 (Miss) 的狀況 (因為先前測試
為 賽利安 改此 NPC)
[傷害說明]
力 12+1+5 -> 力量修正 +3
等級 48 -> 等級加成 +4
全程魔法(無火屬性魔法) -> 額外傷害 (變動) <因為火妖現在學土 - -;;;>
(通暢 體魄 福武 狂暴 激勵 衝擊 鋼鐵(土) 燃鬥 雙破)
+6 幽暗雙刀 -> 15/10 額外攻擊點數 1 / 傷害期望 (2~16/2~11)+6 (x2) 雙擊
+6 幽暗鋼爪 -> 17/15 額外攻擊點數 3 / 傷害期望 (4~20/4~18)+6 (20/18) 重擊
由於雙擊與重擊 還需與黑妖傷害公式搭配 (燃鬥 / 雙破) 計算過程繁複 故本篇不
再討論 關於傷害公式的實作運算可以參考先前拙作 :
14665 篇 "Re: [問題] 請教一個關於黑妖與騎士間不知有沒有人問過的問題"
或 smartsky 兄的大作 :
15058 篇 "[心得] 用EXCEL計算+9幽刀+9幽爪的差別"
以下僅列出 程式修改部份 傷害數值 與 結論
[簡單計次程式] / *用 diff 列出不同處 其實不過是 count 數改變 */
*** damage_origin.c Mon Mar 19 05:49:27 2007
--- damage.c Mon Mar 19 05:50:14 2007
***************
*** 2,13 ****
int main(void) {
char string[80];
! int i, j, value, sum, damage[100], value_count[100];
float avg;
FILE *fp;
for(i = 0 ; i < 100 ; i++) damage[i] = 0;
! for(i = 0 ; i < 100 ; i++) value_count[i] = 0;
for(i = 0 ; i < 100 ; i++) {
printf("Enter %3d's Value: ", i+1);
--- 2,13 ----
int main(void) {
char string[80];
! int i, j, value, sum, damage[100], value_count[110];
float avg;
FILE *fp;
for(i = 0 ; i < 100 ; i++) damage[i] = 0;
! for(i = 0 ; i < 110 ; i++) value_count[i] = 0;
for(i = 0 ; i < 100 ; i++) {
printf("Enter %3d's Value: ", i+1);
***************
*** 49,55 ****
if(fp) {
fputs("\n\n", fp);
! for(i = 0 ; i < 100 ; i++) {
fprintf(fp, "%4d(%4d)", i, value_count[i]);
if(i % 7 == 6) fputs("\n", fp);
}
--- 49,55 ----
if(fp) {
fputs("\n\n", fp);
! for(i = 0 ; i < 110 ; i++) {
fprintf(fp, "%4d(%4d)", i, value_count[i]);
if(i % 7 == 6) fputs("\n", fp);
}
[資料輸出] /* 為方便辨識 我用
紅色表示雙擊 用
紫色表示重擊 */
36 57 52 40 28 46
88 45 34 59 29
45 30
55 64 65 34 42 60
39 30 44
53 35 39 59 51 28
61 51 38 54 55
61 34 76 47 35
29 39 48
37 56
51 42 58 37 82
39 59 33 46
65 39 46 43 59
55 27 35 48
57 47
53 37
49 27 30 97
61 47 60 41 40
39 37
60
61 46
73 63 46 43 53
85 43 28 61 82 54 49 47 61
51 51
65 39
47 34 55
0( 0) 1( 0) 2( 0) 3( 0) 4( 0) 5( 0) 6( 0)
7( 0) 8( 0) 9( 0) 10( 0) 11( 0) 12( 0) 13( 0)
14( 0) 15( 0) 16( 0) 17( 0) 18( 0) 19( 0) 20( 0)
21( 0) 22( 0) 23( 0) 24( 0) 25( 0) 26( 0) 27( 2)
28( 3) 29( 2) 30( 3) 31( 0) 32( 0) 33( 1) 34( 4)
35( 3) 36( 1) 37( 4) 38( 1) 39( 7) 40( 2) 41( 1)
42( 2) 43( 3) 44( 1) 45( 2) 46( 5) 47( 5) 48( 2)
49( 2) 50( 0) 51( 5) 52( 1) 53( 3) 54( 2) 55( 4)
56( 1) 57( 2) 58( 1) 59( 4) 60( 3) 61( 6) 62( 0)
63( 1) 64( 1) 65( 3) 66( 0) 67( 0) 68( 0) 69( 0)
70( 0) 71( 0) 72( 0) 73( 1) 74( 0) 75( 0) 76( 1)
77( 0) 78( 0) 79( 0) 80( 0) 81( 0) 82( 2) 83( 0)
84( 0) 85( 1) 86( 0) 87( 0) 88( 1) 89( 0) 90( 0)
91( 0) 92( 0) 93( 0) 94( 0) 95( 0) 96( 0) 97( 1)
98( 0) 99( 0) 100( 0) 101( 0) 102( 0) 103( 0) 104( 0)
105( 0) 106( 0) 107( 0) 108( 0) 109( 0)
Sample Number = 100 Damage Avg = 48.91
46
45 55 59
67 73 34 67 37 43
67 52
45 41
45 29 45 57 67
45 45 48 37
73 67
109 30
109 49
45 67 45
45 60
45 58 52 67
45
109 53
45 65 71
109 45 38 61 55
45 67 32
45 73 55 51 40
73 30
67 70 69 45
67 45 73 31
45 67 36 40
57 30 34 55
109
46 61 40 49 45 39 53
45 73 45 48 39 59 43
109 45 43
73 45
67 94 71
67 45
0( 0) 1( 0) 2( 0) 3( 0) 4( 0) 5( 0) 6( 0)
7( 0) 8( 0) 9( 0) 10( 0) 11( 0) 12( 0) 13( 0)
14( 0) 15( 0) 16( 0) 17( 0) 18( 0) 19( 0) 20( 0)
21( 0) 22( 0) 23( 0) 24( 0) 25( 0) 26( 0) 27( 0)
28( 0) 29( 1) 30( 3) 31( 1) 32( 1) 33( 0) 34( 2)
35( 0) 36( 1) 37( 2) 38( 1) 39( 2) 40( 3) 41( 1)
42( 0) 43( 3) 44( 0) 45( 24) 46( 2) 47( 0) 48( 2)
49( 2) 50( 0) 51( 1) 52( 2) 53( 2) 54( 0) 55( 4)
56( 0) 57( 2) 58( 1) 59( 2) 60( 1) 61( 2) 62( 0)
63( 0) 64( 0) 65( 1) 66( 0) 67( 13) 68( 0) 69( 1)
70( 1) 71( 2) 72( 0) 73( 7) 74( 0) 75( 0) 76( 0)
77( 0) 78( 0) 79( 0) 80( 0) 81( 0) 82( 0) 83( 0)
84( 0) 85( 0) 86( 0) 87( 0) 88( 0) 89( 0) 90( 0)
91( 0) 92( 0) 93( 0) 94( 1) 95( 0) 96( 0) 97( 0)
98( 0) 99( 0) 100( 0) 101( 0) 102( 0) 103( 0) 104( 0)
105( 0) 106( 0) 107( 0) 108( 0) 109( 6)
Sample Number = 100 Damage Avg = 55.61
[結論] 同前篇原因 因為樣本數實在不大 僅就我的數據做分析
1. 依照本次結果 幽暗雙刀 雙擊的機率約為 27% 幽暗鋼爪 的重擊率 約為 38% 與
前篇之結果 33% / 25% 有極大出入 顯示魔法狀態 "可能" 會影響發動機率的計
算方式 (比方 有先後次序 或是 條件發動)
2. 幽暗雙刀 沒有發動超過 97 的傷害數值 表示本次測試同時發動三種條件 雙擊
雙破 燃鬥 並沒有出現 反而是 幽暗鋼爪的傷害最大值 109 出現了六次
3. 幽暗鋼爪打出最大值 109 時 六次都有重擊 顯示重擊的發動 與其他兩種黑妖魔
法 "可能" 有先後次序的關係 (回應 1. 的假設)
4. 同前篇結論 不論 幽暗雙刀 或 幽暗鋼爪 之發動 雙擊 與 重擊 之機率為何 但
就傷害的結論值來說 一為 48.91(前篇 12.93) 一為 55.61(前篇 15.23) 仍然
確切説明 幽暗鋼爪 之傷害期望 "顯然" 高過 幽暗雙刀
是故 兩篇文章都指出一個既存的事實(其實早就是個定論 但還是常有人會發問) ->
幽暗鋼爪 的傷害期望是 "顯著大於" 幽暗雙刀 的
--
也許那天可以寫個程式把對應數值跑個 Pair-T 或是啥的 :p
--
修改原因 : 補充魔法施放的種類
--
SOB Pack 已於日前 Release 出 gcc 3.x 版, 歡迎還活在 Maple 2.36 SOB Version
回憶中的朋友們一起來討論下列相關 :
1.
maple 2.36 2.
SOB 3.
Atlantis Version
telnet to ats.bsd.com.tw Boardname : ATSVersion
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 203.73.231.197
1F：推 SuWeiLin:你的東西很棒,sample size再放大能更趨完美! 03/19 07:16
2F：→ Dopin:Sample...Size 嗎 嗚~ 大數目的測試好花時間 我會努力的 :~ 03/19 07:19
3F：推 SuWeiLin:sample space under 600,會出現uncertain error, 尤其是 03/19 07:20
4F：→ SuWeiLin:要run Pair-T, basically upon 400. 03/19 07:22
5F：→ Dopin:嗯 如果能夠每個發生數值至少大於 30 times 才符合中央極限 03/19 07:26
6F：→ Dopin:可是光算 燃鬥 雙擊 雙破 的機率乘積 再求 30 次的妥善頻度 03/19 07:27
7F：→ SuWeiLin:特別是在not confirmable的initiate test.(原PO加油~) 03/19 07:26
8F：→ Dopin:光想到那樣本數之大 就很想跑去撞豆腐 Orz (哭著跑開) 03/19 07:28
9F：→ Dopin:只好有空慢慢累積測試數目了 ... 03/19 07:29
10F：→ SuWeiLin:基本上你這個東西已經具有可信&應用價值了, 推! 03/19 07:29
11F：→ Dopin:唉 要立據還是得符合嚴謹的統計 那是個嚴苛的東東(再次哭泣) 03/19 07:30
12F：推 SuWeiLin:說真的,你這測試已經比市面上那些鳥雜誌好太多啦~ 讚! 03/19 07:33
13F：→ SuWeiLin:某幾家雜誌寫出來的東西,別說買,連翻都嫌弄髒手~ (拍肩!) 03/19 07:35
14F：推 SuWeiLin:你如果能測到紅紫兩色的distribution,可以忽略這兩色的 03/19 07:38
15F：→ SuWeiLin:peak值出現次數太少的情況~ 因為白色的普攻次數夠,僅須 03/19 07:39
16F：推 SuWeiLin:計較兩端的紅紫色limit, 加入整體normal distribution後 03/19 07:42
17F：→ SuWeiLin:的結果~ 03/19 07:43
18F：→ Dopin:如果數目很大 其實應該就可以直接做為傷害期望的結論值 03/19 07:45
19F：→ Dopin:不過天堂的 User 對於發動特效的部份還是非常重視 03/19 07:45
20F：→ Dopin:只算平均值比較簡單 可以用總傷害除以命中次數 可是要是單次 03/19 07:46
21F：→ Dopin:計算 要打一次記一次 變成若寫些 plug-in 反而會很好實作 03/19 07:46
22F：→ Dopin:否則變成要分組記錄 並去比對分佈狀況 情況可能更複雜 (暈) 03/19 07:47
23F：→ Dopin:更糟的狀況是實作顯示魔法可能會影響發動機率 變成連魔法狀 03/19 07:49
24F：→ Dopin:態都得分別測試 全部實作的過程之多樣 會相當恐佈 ^^;;; 03/19 07:49
25F：→ Dopin:我想還是先補數據樣本 之後再看看是否有結論顯著偏移的狀況 03/19 07:50
※ 編輯: Dopin 來自: 203.73.231.197 (03/19 07:54)
26F：推 yrojoracno:推認真拉!!!! 03/19 09:38
27F：推 ForSinSoKing:大推:) 03/19 12:15