以下是我問Gemini 3 pro (付費）的全文，完全看不懂Gemini在說什麼，請問Gemini說的 真的是現在戰棋遊戲的做法嗎？ 有人能解釋Gemini說的到底是什麼意思… <<<<我>>>> 我想跟你徹徹底底地討論用godot做戰棋遊戲的這個問題，問題如下: 我遇到重大問題， 我發現可以重複刷命中率或爆擊率耶，攻擊後若未命中或未爆擊，直接右鍵重來一次，總 有一次會命中或者爆擊，這不對吧? 怎可以這樣刷機率? 攻擊後仍然要可以悔棋，但不能刷機率! 正確做法是在顯示攻擊預測視窗時就「決定命中與爆擊結果」，悔棋也無法改變。(例如 算好會命中，那麼打過去就必命中；算好會爆擊，打過去就必爆擊，也就是提前計算結果 了，但不要在攻擊預測視窗顯示這個偷偷計算的結果)ꀊ 應該要用「比對種子」的方法，也就是在顯示攻擊預測視窗時，其實早就算好結果了，然 後產生獨一無二的種子，同時儲存這次的「攻擊預測視窗的數據」與「命中與爆擊的注定 結果」到「暫存區」，若某次攻擊的種子與這次完全相同，則把該種子在暫存區的「攻擊 預測視窗的數據」與「命中與爆擊的注定結果」調用出來取代該次的「攻擊預測視窗的數 據」與「命中與爆擊的注定結果」。ꀊ 而種子就利用這些數據「第幾回合、攻擊者ID、攻擊者座標、被攻擊者ID、被攻擊者座標 、技能ID、閃避命中爆擊公式的相關參數」來生成，種子要獨一無二，且要確定數據相同 時算出來的種子必相同。(閃避命中爆擊公式的相關參數如SKL、LUK......等) 而這個「暫存區」在我測試時要永久存在，但關閉測試視窗時暫存區要清除。單場戰鬥( 不是單次攻擊，是單場戰鬥)要保留這個暫存區是為了設計「真正的悔棋」，就是可以跨 回合悔棋的機制，就算是跨回合悔棋，用完完全全相同數據的方式攻擊，仍然會產生相同 的種子，導致攻擊結果與之前相同。 這樣的想法是對的嗎? ------------------------------------------------------------------------------ -- <<<<Gemini 3 pro(付費)>>>> 這是一個非常深入且專業的戰棋遊戲（SRPG）設計問題。你的想法在邏輯上是**完全正確 **的，而且這正是許多現代策略遊戲（如《XCOM》、《火焰紋章》部分機制）用來解決「 S/L大法（Save/Load Scumming）」的核心思路。 你的方案本質上是在建立一個\*\*「基於狀態的決定性隨機（Deterministic RNG based on State）」\*\*。 我將幫你梳理這個邏輯，並提供一個在 Godot 中更優化、更輕量級的實作建議（不需要 複雜的「暫存區」管理，也能達到同樣效果）。 ----- ### 1\. 為什麼你的想法是對的？ 你提出的核心概念是：**「只要輸入參數（回合、ID、位置）不變，隨機結果就不變。」 ** * **防刷機率：** 因為種子是固定的，玩家無論右鍵取消重來多少次，只要他還是用 「A角色在座標(1,1)攻擊B角色」，種子算出來永遠一樣，隨機數（Random Roll）也永遠 一樣。 * **支援悔棋：** 悔棋後，遊戲狀態回到攻擊前。當玩家再次發起攻擊，輸入參數完 全相同，結果自然相同。 * **跨回合一致性：** 只要你的種子算法包含了「第幾回合」，那麼第一回合沒打中 ，拖到第二回合（參數變了）就有可能打中，這符合邏輯。 ### 2\. 優化建議：用「雜湊（Hash）」取代「暫存區」 你提到要有一個「暫存區」來儲存「種子 vs 結果」的對照表。這在邏輯上沒錯，但**實 作上太麻煩且容易出錯**（需要管理記憶體、清除時機、查找效率）。 **更好的做法是：** 不需要「儲存」結果，而是讓\*\*「生成種子」的公式本身就是結果\*\*。 既然你的輸入參數（回合、ID、座標等）已經決定了種子，而種子決定了亂數，那你其實 **不需要**在攻擊預測時「偷存」結果。你只需要確保在「預測視窗」和「實際攻擊」時 ，使用**完全相同的公式**來產生亂數即可。 #### 實作邏輯： 1. **預測階段：** 呼叫 `calculate_hit_roll(attacker, defender)`。函數內部根據 參數生成種子，算出亂數（例如 35）。命中率是 80%，因為 $35 < 80$，顯示「命中率 80%」（不顯示結果，但內部算出來是命中）。 2. **悔棋/取消：** 什麼都不用存，直接關閉視窗。 3. **實際攻擊：** 玩家點下攻擊。再次呼叫 `calculate_hit_roll(attacker, defend er)`。因為參數完全沒變，函數再次生成相同的種子，算出完全一樣的亂數（35）。判定 命中。 這樣你就省去了維護「暫存區」的程式碼，系統會更穩健。 ----- ### 3\. Godot 實作範例（GDScript） 這是一個具體的實作思路，利用 Godot 的 `hash()` 或位元運算來生成「獨一無二的種 子」。 #### 步驟一：設計種子生成函數 這個函數是核心，它必須包含所有影響戰局的變數。 ```gdscript # BattleCalculator.gd (單例或靜態函數) # 傳入所有相關參數，回傳一個 0.0 ~ 1.0 之間的固定浮點數 func get_deterministic_random(turn_index: int, attacker: Unit, defender: Unit, skill_id: int, salt: String) -> float: # 1. 收集所有關鍵數據組成一個陣列 # 注意：這裡的順序絕對不能變 var data_to_hash = [ turn_index, attacker.unit_id, attacker.grid_position, # Vector2 或 Vector3 defender.unit_id, defender.grid_position, skill_id, salt # 用來區分是算命中、爆擊還是掉寶 ] # 2. 生成雜湊值 (Godot 內建 hash 函數對於相同內容的 Array 回傳值是固定的) var unique_hash = hash(data_to_hash) # 3. 將雜湊值轉換為種子 (Godot 的 RandomNumberGenerator 需要整數種子) var rng = RandomNumberGenerator.new() rng.seed = unique_hash # 4. 回傳第一個隨機數 (0.0 到 1.0) return rng.randf() ``` #### 步驟二：在戰鬥邏輯中使用 ```gdscript # 計算攻擊結果 func calculate_combat_result(attacker, defender, skill): var current_turn = BattleManager.turn_count # --- 1. 計算命中 (Hit) --- # 使用 "HIT" 作為 salt，確保命中率的亂數跟爆擊率的亂數不一樣 var hit_roll = get_deterministic_random(current_turn, attacker, defender, skill.id, "HIT") var hit_chance = calculate_hit_chance(attacker, defender) # 假設這算出 0.8 (80%) var is_hit = hit_roll < hit_chance # --- 2. 計算爆擊 (Crit) --- # 使用 "CRIT" 作為 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) # 只有命中才能爆擊 return { "is_hit": is_hit, "is_crit": is_crit, "damage": calculate_damage(...) } ``` ### 4\. 針對你提出的細節修正 你原本的邏輯中有幾個點，我建議做以下微調以達到完美： 1. **關於「閃避命中爆擊公式的相關參數」放入種子：** * **建議不要放入公式參數（如 STR, DEX, LUK）。** * **原因：** 如果你把 LUK 放入種子，假設玩家吃了個藥水提升了 1 點 LUK， 種子就會改變，導致亂數結果改變（這就是所謂的「亂數重置」）。 * **正確做法：** 種子只由\*\*「情境（誰、在哪、第幾回合）」\*\*決定。 * **例子：** * 敵人命中率 50%。你的種子算出亂數是 0.4。結果：命中 ($0.4 < 0.5$)。 * 你吃了藥水，閃避提高，敵人命中率降為 30%。 * **情境沒變**（還是那個人打你），所以種子還是算出 0.4。 * 結果：閃避 ($0.4 > 0.3$)。 * **這才是合理的！** 你的運氣（亂數 0.4）是固定的，但因為你的數值（ 機率）變好了，所以結果改變了。不要因為數值改變而改變運氣。 2. **關於「暫存區要永久存在」：** * 如上所述，使用雜湊法（Hash）後，你**不需要暫存區**。 * 因為 $Hash(A) = B$ 是永恆不變的數學真理。無論你是在第 1 分鐘算，還是悔 棋後第 10 分鐘算，只要輸入 A（攻擊情境）不變，B（亂數結果）就不變。這完美解決 了跨回合悔棋的問題。 3. **關於「攻擊預測視窗」：** * 你的預測視窗只顯示「命中率 80%」，**絕對不要**在 UI 上顯示「必中」。 * 但在程式底層，當預測視窗開啟時，你其實已經可以呼叫上面的 `get_determin istic_random` 知道這次亂數是 0.1（必中）。你只是選擇不告訴玩家而已。等到玩家真 的按下去，程式再次算出 0.1，執行命中動畫。 ### 5\. 總結你的「下一步」 你的邏輯是戰棋遊戲防止作弊的黃金標準。 **你可以立即做的是：** 1. **放棄「暫存區/緩存表」的實作**：這會增加存檔讀檔和記憶體管理的複雜度。 2. **建立一個 `RNG_Manager` 腳本**：實作上述的 `get_deterministic_random` 函 數。 3. **定義好「種子參數列表」**：確保包含 `Turn_ID`, `Attacker_ID`, `Defender_I D`, `Attacker_Pos`, `Target_Pos`, `Skill_ID`。 4. **測試**： * 攻擊一次 -\> 記錄結果。 * 悔棋 -\> 再次攻擊 -\> 確認結果是否完全一致。 * 悔棋 -\> 移動位置（改變 Pos） -\> 攻擊 -\> 確認結果是否改變（因為 Pos 變了，種子變了，亂數就變了，這是合理的）。 這個做法既優雅又符合你要的「硬派」戰棋規則。 --

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