以下是我问Gemini 3 pro (付费）的全文，完全看不懂Gemini在说什麽，请问Gemini说的 真的是现在战棋游戏的做法吗？ 有人能解释Gemini说的到底是什麽意思… <<<<我>>>> 我想跟你彻彻底底地讨论用godot做战棋游戏的这个问题，问题如下: 我遇到重大问题， 我发现可以重复刷命中率或爆击率耶，攻击後若未命中或未爆击，直接右键重来一次，总 有一次会命中或者爆击，这不对吧? 怎可以这样刷机率? 攻击後仍然要可以悔棋，但不能刷机率! 正确做法是在显示攻击预测视窗时就「决定命中与爆击结果」，悔棋也无法改变。(例如 算好会命中，那麽打过去就必命中；算好会爆击，打过去就必爆击，也就是提前计算结果 了，但不要在攻击预测视窗显示这个偷偷计算的结果)ꀊ 应该要用「比对种子」的方法，也就是在显示攻击预测视窗时，其实早就算好结果了，然 後产生独一无二的种子，同时储存这次的「攻击预测视窗的数据」与「命中与爆击的注定 结果」到「暂存区」，若某次攻击的种子与这次完全相同，则把该种子在暂存区的「攻击 预测视窗的数据」与「命中与爆击的注定结果」调用出来取代该次的「攻击预测视窗的数 据」与「命中与爆击的注定结果」。ꀊ 而种子就利用这些数据「第几回合、攻击者ID、攻击者座标、被攻击者ID、被攻击者座标 、技能ID、闪避命中爆击公式的相关参数」来生成，种子要独一无二，且要确定数据相同 时算出来的种子必相同。(闪避命中爆击公式的相关参数如SKL、LUK......等) 而这个「暂存区」在我测试时要永久存在，但关闭测试视窗时暂存区要清除。单场战斗( 不是单次攻击，是单场战斗)要保留这个暂存区是为了设计「真正的悔棋」，就是可以跨 回合悔棋的机制，就算是跨回合悔棋，用完完全全相同数据的方式攻击，仍然会产生相同 的种子，导致攻击结果与之前相同。 这样的想法是对的吗? ------------------------------------------------------------------------------ -- <<<<Gemini 3 pro(付费)>>>> 这是一个非常深入且专业的战棋游戏（SRPG）设计问题。你的想法在逻辑上是**完全正确 **的，而且这正是许多现代策略游戏（如《XCOM》、《火焰纹章》部分机制）用来解决「 S/L大法（Save/Load Scumming）」的核心思路。 你的方案本质上是在建立一个\*\*「基於状态的决定性随机（Deterministic RNG based on State）」\*\*。 我将帮你梳理这个逻辑，并提供一个在 Godot 中更优化、更轻量级的实作建议（不需要 复杂的「暂存区」管理，也能达到同样效果）。 ----- ### 1\. 为什麽你的想法是对的？ 你提出的核心概念是：**「只要输入参数（回合、ID、位置）不变，随机结果就不变。」 ** * **防刷机率：** 因为种子是固定的，玩家无论右键取消重来多少次，只要他还是用 「A角色在座标(1,1)攻击B角色」，种子算出来永远一样，随机数（Random Roll）也永远 一样。 * **支援悔棋：** 悔棋後，游戏状态回到攻击前。当玩家再次发起攻击，输入参数完 全相同，结果自然相同。 * **跨回合一致性：** 只要你的种子算法包含了「第几回合」，那麽第一回合没打中 ，拖到第二回合（参数变了）就有可能打中，这符合逻辑。 ### 2\. 优化建议：用「杂凑（Hash）」取代「暂存区」 你提到要有一个「暂存区」来储存「种子 vs 结果」的对照表。这在逻辑上没错，但**实 作上太麻烦且容易出错**（需要管理记忆体、清除时机、查找效率）。 **更好的做法是：** 不需要「储存」结果，而是让\*\*「生成种子」的公式本身就是结果\*\*。 既然你的输入参数（回合、ID、座标等）已经决定了种子，而种子决定了乱数，那你其实 **不需要**在攻击预测时「偷存」结果。你只需要确保在「预测视窗」和「实际攻击」时 ，使用**完全相同的公式**来产生乱数即可。 #### 实作逻辑： 1. **预测阶段：** 呼叫 `calculate_hit_roll(attacker, defender)`。函数内部根据 参数生成种子，算出乱数（例如 35）。命中率是 80%，因为 $35 < 80$，显示「命中率 80%」（不显示结果，但内部算出来是命中）。 2. **悔棋/取消：** 什麽都不用存，直接关闭视窗。 3. **实际攻击：** 玩家点下攻击。再次呼叫 `calculate_hit_roll(attacker, defend er)`。因为参数完全没变，函数再次生成相同的种子，算出完全一样的乱数（35）。判定 命中。 这样你就省去了维护「暂存区」的程式码，系统会更稳健。 ----- ### 3\. Godot 实作范例（GDScript） 这是一个具体的实作思路，利用 Godot 的 `hash()` 或位元运算来生成「独一无二的种 子」。 #### 步骤一：设计种子生成函数 这个函数是核心，它必须包含所有影响战局的变数。 ```gdscript # BattleCalculator.gd (单例或静态函数) # 传入所有相关参数，回传一个 0.0 ~ 1.0 之间的固定浮点数 func get_deterministic_random(turn_index: int, attacker: Unit, defender: Unit, skill_id: int, salt: String) -> float: # 1. 收集所有关键数据组成一个阵列 # 注意：这里的顺序绝对不能变 var data_to_hash = [ turn_index, attacker.unit_id, attacker.grid_position, # Vector2 或 Vector3 defender.unit_id, defender.grid_position, skill_id, salt # 用来区分是算命中、爆击还是掉宝 ] # 2. 生成杂凑值 (Godot 内建 hash 函数对於相同内容的 Array 回传值是固定的) var unique_hash = hash(data_to_hash) # 3. 将杂凑值转换为种子 (Godot 的 RandomNumberGenerator 需要整数种子) var rng = RandomNumberGenerator.new() rng.seed = unique_hash # 4. 回传第一个随机数 (0.0 到 1.0) return rng.randf() ``` #### 步骤二：在战斗逻辑中使用 ```gdscript # 计算攻击结果 func calculate_combat_result(attacker, defender, skill): var current_turn = BattleManager.turn_count # --- 1. 计算命中 (Hit) --- # 使用 "HIT" 作为 salt，确保命中率的乱数跟爆击率的乱数不一样 var hit_roll = get_deterministic_random(current_turn, attacker, defender, skill.id, "HIT") var hit_chance = calculate_hit_chance(attacker, defender) # 假设这算出 0.8 (80%) var is_hit = hit_roll < hit_chance # --- 2. 计算爆击 (Crit) --- # 使用 "CRIT" 作为 salt var crit_roll = get_deterministic_random(current_turn, attacker, defender, skill.id, "CRIT") var crit_chance = calculate_crit_chance(attacker, defender) var is_crit = is_hit and (crit_roll < crit_chance) # 只有命中才能爆击 return { "is_hit": is_hit, "is_crit": is_crit, "damage": calculate_damage(...) } ``` ### 4\. 针对你提出的细节修正 你原本的逻辑中有几个点，我建议做以下微调以达到完美： 1. **关於「闪避命中爆击公式的相关参数」放入种子：** * **建议不要放入公式参数（如 STR, DEX, LUK）。** * **原因：** 如果你把 LUK 放入种子，假设玩家吃了个药水提升了 1 点 LUK， 种子就会改变，导致乱数结果改变（这就是所谓的「乱数重置」）。 * **正确做法：** 种子只由\*\*「情境（谁、在哪、第几回合）」\*\*决定。 * **例子：** * 敌人命中率 50%。你的种子算出乱数是 0.4。结果：命中 ($0.4 < 0.5$)。 * 你吃了药水，闪避提高，敌人命中率降为 30%。 * **情境没变**（还是那个人打你），所以种子还是算出 0.4。 * 结果：闪避 ($0.4 > 0.3$)。 * **这才是合理的！** 你的运气（乱数 0.4）是固定的，但因为你的数值（ 机率）变好了，所以结果改变了。不要因为数值改变而改变运气。 2. **关於「暂存区要永久存在」：** * 如上所述，使用杂凑法（Hash）後，你**不需要暂存区**。 * 因为 $Hash(A) = B$ 是永恒不变的数学真理。无论你是在第 1 分钟算，还是悔 棋後第 10 分钟算，只要输入 A（攻击情境）不变，B（乱数结果）就不变。这完美解决 了跨回合悔棋的问题。 3. **关於「攻击预测视窗」：** * 你的预测视窗只显示「命中率 80%」，**绝对不要**在 UI 上显示「必中」。 * 但在程式底层，当预测视窗开启时，你其实已经可以呼叫上面的 `get_determin istic_random` 知道这次乱数是 0.1（必中）。你只是选择不告诉玩家而已。等到玩家真 的按下去，程式再次算出 0.1，执行命中动画。 ### 5\. 总结你的「下一步」 你的逻辑是战棋游戏防止作弊的黄金标准。 **你可以立即做的是：** 1. **放弃「暂存区/缓存表」的实作**：这会增加存档读档和记忆体管理的复杂度。 2. **建立一个 `RNG_Manager` 脚本**：实作上述的 `get_deterministic_random` 函 数。 3. **定义好「种子参数列表」**：确保包含 `Turn_ID`, `Attacker_ID`, `Defender_I D`, `Attacker_Pos`, `Target_Pos`, `Skill_ID`。 4. **测试**： * 攻击一次 -\> 记录结果。 * 悔棋 -\> 再次攻击 -\> 确认结果是否完全一致。 * 悔棋 -\> 移动位置（改变 Pos） -\> 攻击 -\> 确认结果是否改变（因为 Pos 变了，种子变了，乱数就变了，这是合理的）。 这个做法既优雅又符合你要的「硬派」战棋规则。 --

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