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TA的每日心情![](source/plugin/dsu_paulsign/img/emot/kx.gif) | 开心 2022-10-5 18:24 |
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管理员
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不考虑伤害上限的情况计算过程,没啥意思
− 数理统计 ...
我们假设武器盘中有n把暴击率为P,暴击伤害加成为C的方阵树枝,则暴击收益为:
同模型下老王树枝收益为:
上式可化简为
易得第一部分根据二项式定理恒为1,第二部分为二项分布X~B(n,P)的期望E(X)=nP,即:
两期望相等。
结论:不考虑伤害上限时两种树枝暴击收益完全一致。
伤害衰减的情况考虑典型44W伤害上限建模,假设不存在其他暴击来源,在无衰减基础伤害1k-600k的区间上以1k为间隔取测试点,在每个点取n=6,P=0.11,C=0.5进行一百万次测试
− 关键代码,真的丑 ...
openmp救我狗命
Code c:
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40:
41:
double f(double x) {
  double t;
  if (x > 300000) {
    if (x > 400000) {
      if (x > 500000) {
        if (x > 600000) {
          t = 445000 + 0.01*(x - 600000);
        }
        else t = 440000 + 0.05*(x - 500000);
      }
      else t = 380000 + 0.6*(x - 400000);
    }
    else t = 300000 + 0.8*(x - 300000);
  }
  else t = x;
  return t;
}
int main() {
  srand(time(NULL));
  omp_set_num_threads(8);
  Mat v(Size(600,1000), CV_8U, Scalar(0));
  int i, j, k;
  for (i = 1000; i < 600000; i += 1000) {
    int t = i / 1000;
    r[t][0] = f(i*1.5)*0.11*n + f(i)*(1-0.11*n);//r[t][0] = f(i*(0.11*1.5*n + (1-0.11*n)));
    double tr; double sum = 0;
#pragma omp parallel for schedule(dynamic,1000) private(tr,j) reduction(+:sum)
    for (k = 0; k < m; k++) {
      tr = 1;
      for (j = 0; j < n; j++)
        if ((rand() % 100) < 11) tr += 0.5;
      tr *= i;
      sum += f(tr);
    }
    r[t][1] = sum / m;
    r[t][0] /= f(i);
    r[t][1] /= f(i);
  }
  return 0;
}
绘出下图:
图中浅色曲线为老王树枝,深色曲线为方阵树枝。
当然这个曲线也可以求出解析式,只不过没有模拟来的方便
结论:如图。
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