※ 引述《KiwiSoda01 (奇异果汽水)》之铭言： : 假设在一个pad类型的游戏， : 有两个敌人，你希望给玩家觉得这两个敌人， : 给玩家带来的威胁程度是一样的， : 且这两个敌人一起出现。 : 其中一个敌人每回合都打1000伤害， : 另一个敌人则两回合才攻击一次， : 请问後者要打出的伤害，比2000高还是低， : 才会符合当初的需求？ : 顺便一提，我问过几个同事，答案都跟我不一样。 : 手机排版请见谅。 我提供一些数值分析的看法。 首先，这里先将威胁程度定义为：面对(单一)敌人时，死亡的机率 虽然两个敌人一起出现，但理性判断， 会先解决掉「单独面对时，致死机率较高的敌人」 因为两个敌人同时在场的致死机率相同，差别只在於剩下一个敌人的时候 (假定不管先杀哪个敌人，都需要相同回合数) 那麽，这个问题就只取决於以下几个项目： 1.玩家血量 2.一回合治疗量 3.治疗成功率 4.击败敌人所需回合数 5.施放角色的大招 6.敌人特性 先不考虑第五项跟第六项， 只要把前四项带入一些基本参数，就可以计算死亡机率。 考虑下面两个状况： A. 玩家拥有4000血，每回合有50%机率治疗2000血， 只要撑过10回合，第11回合就会获得胜利 B. 玩家拥有3000血，每回合有50%机率治疗2000血， 只要撑过10回合，第11回合就会获得胜利 模拟10000次的战斗结果，如下: 每回1000敌人 每两回2000敌人 状况 致死率 致死率 A 52.20% 68.13% B 82.87% 68.34% 也就是，再 A 状况下，每两回合造成2000伤害的敌人威胁度较大 但在 B 状况下，反到是每回合1000伤害的敌人威胁度比较大 B 的理由也不难理解，每回合1000点伤害，每两回合内就非补到一次才行 但若是每两回合才有一次伤害，某些状况却可容许三回合内才补一次 但生命较多的 A 状况下，1000点伤害较小，因此容错率提升到每三回合补一次 但对两回合2000伤害的敌人来说，容错率却没有因此而提升。 再来考虑下面两个状况： C. 玩家拥有8000血，每回合有20%机率治疗1000血， 只要撑过10回合，第11回合就会获得胜利 D. 玩家拥有8000血，每回合有20%机率治疗1000血， 只要撑过 9回合，第10回合就会获得胜利 模拟10000次的战斗结果，如下: 每回1000敌人 每两回2000敌人 状况 致死率 致死率 C 73.81% 79.63% D 51.18% 27.36% 也就是，如果第10回合能解决掉敌人，每回1000点伤害威胁较大 若火力不足需要到第11回合才能解决敌人，每两回2000点伤害的威胁较大 理由也很直观，每两回才打一次的敌人都会在偶数回合进行攻击 如果只需要承受9回合的攻击，等於多了1000伤害的容错率 最後，再看看下面两个状况 E. 玩家拥有4000血，每回合有50%机率治疗1000血， 只要撑过10回合，第11回合就会获得胜利 F. 玩家拥有4000血，每回合有50%机率治疗2000血， 只要撑过10回合，第11回合就会获得胜利 模拟10000次的战斗结果，如下: 每回1000敌人 每两回2000敌人 状况 致死率 致死率 E 31.18% 24.75% F 18.58% 24.24% 也就是，当治疗量增加会使伤害低的敌人威胁性降低。 综合上述六个案例可以知道：不同的状况下，两者的威胁程度各有高低 (虽然大多数的状况下仍是每回合1000的敌人致死率高) 只要给定参数，上述的方法除了判定谁的威胁度高以外， 也能解决原问题：每两回攻击一次的伤害应该要多少？ 以前述的 A 状况来论，只需调整敌方伤害，使致死率变为 52.20% 即可 每两回合的伤害 致死率 2000 68.13% 1999 21.98% 很明显的，「不可能有数值可以满足两者威胁程度一致」 理由在於，因为敌方的伤害是固定值， 所以当血量一超过伤害的倍数时，致死率就会大幅的下降， 因为等於瞬间就多了一次容错率。 ( B 状况也类似，多 1 滴血，机率就跟 A 状况相同了) 由於以上两个原因： 1. 不同玩家的强度，感受到的威胁程度会不相同 2. 数值上不可能满足一致 所以我个人会选择设定为 2000 伤害，因为： 1. 大多数的玩家不会想这麽多，只会算平均值 2. 实际上，有部分的人认为2000威胁多，部分的人认为2000威胁少 所以以「让部分的玩家觉得前者强，部分的玩家觉得後者强」的概念 取代「给玩家带来的威胁程度是一样的」，也是合理的 -- # 以下附上跑模拟的 R code HP<-3000 Heal<-2000 pHeal<-0.5 Turn<-10 Boss<-2 Sim<-10000; TestData<-array(0,Sim) for (i in 1:Sim) { x<-rep(HP,Turn+1) ifelse(Boss==1,y<-rep(1000,Turn),y<-rep(c(0,2000),Turn)[1:Turn]) z<-Heal*rbinom(10,1,pHeal) for (j in 2:(Turn+1)) { ifelse(x[j-1]<=0,x[j]<-0,x[j]<-max(0,min(HP,x[j-1]+z[j-1])-y[j-1]))} TestData[i]<-ifelse(x[Turn+1]==0,1,0)} mean(TestData) --

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