怕有人不知道伪随机机制 ,所以知乎搬运一下:
众所周知,采用原始的分布律可能出现的几种极端情况:
第一次就发生了
多次未发生
连续几次发生
为了避免这种情况,提高玩家的游戏体验,所有游戏的设计概率然后保底都引入了伪随机机制。
其实伪随机说白了就是改变随机变量的分布律但依然保持数学期望不变。
一个前提:如果有保底次数,则随机情况以一个保底次数为一个循环。
-----逐次增倍有保底的分布律------
假设原始暴击率是p。
伪随机概率机制如下:
取k为第一次的概率,jk为第j次中的概率。
取 q=1+⌊1/k⌋ ,q表示保底次数,第q次中的概率为1,即第q次必中。
注意保底次数一定要大于1,否则当p大于0.5以后,保底次数为1,且概率为1,计算会出问题
只要中了一次以后,跳回到第一次重新随机。
为了增强玩家的感知,在第1/p次附近暴击的概率是最大的。
最后计算出所需要的次数的数学期望等于(或接近) 1/p 即可。
众所周知,采用原始的分布律可能出现的几种极端情况:
第一次就发生了
多次未发生
连续几次发生
为了避免这种情况,提高玩家的游戏体验,所有游戏的设计概率然后保底都引入了伪随机机制。
其实伪随机说白了就是改变随机变量的分布律但依然保持数学期望不变。
一个前提:如果有保底次数,则随机情况以一个保底次数为一个循环。
-----逐次增倍有保底的分布律------
假设原始暴击率是p。
伪随机概率机制如下:
取k为第一次的概率,jk为第j次中的概率。
取 q=1+⌊1/k⌋ ,q表示保底次数,第q次中的概率为1,即第q次必中。
注意保底次数一定要大于1,否则当p大于0.5以后,保底次数为1,且概率为1,计算会出问题
只要中了一次以后,跳回到第一次重新随机。
为了增强玩家的感知,在第1/p次附近暴击的概率是最大的。
最后计算出所需要的次数的数学期望等于(或接近) 1/p 即可。