装备强化小结 写在前面 笔者出道伊始,见识浅薄,着笔粗陋,或有错漏,忐企斧正
闲话不表,言归正传
引子 但凡有装备(等级)系统的游戏,一般都会遇到装备强化(或称“升星”)的问题
对此的讨论历久不衰,加上自补的细枝末节,不外乎以下几个问题: 问题一、已知:各级强化后可能到达的状态及对应概率
计算:从某低级开始,在固定次数内,强化到某高级的概率
问题二、已知:各级强化消耗、强化后可能到达的状态及对应概率
计算:从某低级到某高级所需进行的平均强化次数及消耗
问题三、已知:各级强化消耗、强化后可能到达的状态及对应概率
计算:从某低级开始进行固定次数强化,所能到达的平均等级及平均消耗
对此,同仁群策群力,公式结论、程序模拟……各种实现方法层出不穷
即便如此,仍有不少人理不清此些问题的内容和关系
特妄开此文,一则权作总结,二则以正视听
理论准备: 1、一般随机过程 (1)、定义: 依赖于一个变动参数ᵉᵉ的一族随机变量{ᵇᵇ(ᵉᵉ),ᵉᵉ∈ ᵇᵇ}
其中,变动参数ᵉᵉ的所有可取值的集合ᵇᵇ为参数空间
ᵇᵇ(ᵉᵉ)的值所构成的集合ᵇᵇ成为随机过程的状态空间
例如,从时间ᵉᵉ= ᵼᵼ开始记录某电话总机的呼叫次数,设ᵉᵉ= ᵼᵼ时没有呼叫,至时刻ᵉᵉ的呼叫次数记作ᵇᵇᵉᵉ,则随机变量族{ᵇᵇᵉᵉ,ᵉᵉ≥ ᵼᵼ}是随机过程
(2)、马氏过程: 如果已知在时间ᵉᵉ系统处于状态ᵇᵇ的条件下,在时刻ᵴᵴ(ᵴᵴ> ᵉᵉ)系统所处状态与时刻ᵉᵉ以前系统所处的状态无关,此过程便为马尔可夫过程(随机过程的一个子类)
例如,在布朗运动中,已知时刻ᵉᵉ下的运动状态条件下,微粒在ᵉᵉ后的运动情况和微粒在ᵉᵉ以前的情况无关
若ᵇᵇ(ᵉᵉ)表示微粒在时刻ᵉᵉ的位置,则ᵇᵇ(ᵉᵉ)是马尔可夫过程
2、马尔科夫链 (1)、定义: 设{ᵁᵁᵈᵈ= ᵼᵼ,ᵽᵽ,… }是一个随机变量序列,用“ᵇᵇᵈᵈ= ᵈᵈ”表示