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这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / diablo / #131575同步于 2007/7/2
Diablo机器人发帖

TC 的初步知识(精华区似乎没有?)

mj14mj
2007/7/2镜像同步0 回复
一.什么是TC TC: Treasure Class,财宝级别,财宝阶层. TC并不是将物品按外观,用途分类,而是按物品的珍贵程度分类.所有的TC共同组成TC系统.游戏用TC系统来决定每个怪物能掉什么物品. 二. TC系统的形象认识 TC系统是庞大而复杂的.你可以将TC系统想象成一棵倒置的树,树的每个分枝处就是TC系统中的一个结点,每个结点对应一个TC, TC可以包含子TC.不过,用树来比喻TC系统是不准确的,因为树形系统中,每个结点只有一个父结点,而TC系统中,每个TC可能有多个父TC.树形结构能帮助你对TC系统有一个形象的认识,但是请记得TC系统不是树形系统.每个怪物都属于某个TC. TC系统是向下查找的,因此怪物只能掉出属于自己TC及子TC的物品. 三. TC的组成 1.选择数(Pick),即当要从此TC掉物品时,要进行几次选择(遍历). 2.不掉物品的几率参数(NoDrop). 3.零个或多个具体物品,及每个物品出现的几率参数. 4.零个或多个子TC,及每个子TC的几率参数. 四. TC的遍历过程 当要从某个TC掉物品时,先记下选择数(Pick),即要进行几次遍历.每次遍历的过程如下: 1.根据几率参数,随机判断是否掉物品,或掉哪件物品,或进入哪个子TC. 2.1若不掉物品,则此次遍历结束. 2.2若掉具体物品,则判断物品的成色.成色判断不在本文讨论范围内. 2.3若进入子TC,则在子TC中重复上述步骤. 可见,这是一个递归调用过程. 五.举例 上面的介绍很抽象,现在举个例子来说明.举地狱难度 的Mephisto的TC为例子.它的TC名叫"Mephisto (H)". (这不是第一次杀地狱Mephisto的TC,第一次杀Mephisto 另有TC.)"Mephisto (H)"这个TC的组成如下: 1.选择数(Pick)为7; 2. NoDrop的几率参数为15; 3.包含的物品是金币,几率参数为15; 4.包含的子TC为: (1). "Act 4 (H) Equip A",几率参数52; (2). "Act 4 (H) Junk",几率参数为5; (3). "Act 4 (H) Good",几率参数为3; (注:别被"Good"这个词骗了,这里是货物的意思,实际是珠, 宝石,神符等.) Mephisto被杀死后,游戏首先确定要进行7次遍历.每次的过程都相同: 1.计算总几率参数: 15+15+52+5+3 = 90 2.掷骰子.这是个有90个面的骰子.其中: NoDrop占15个面; 金币占15个面; "Act 4 (H) Equip A"占52个面; "Act 4 (H) Junk"占5个面; "Act 4 (H) Good"占3个面. 3.1若掷骰子的结果是NoDrop,则此次遍历结束.若遍历次数未到7次,就进行下一次遍历; 3.2若掷骰子的结果是金币,就掉一些金币,此次遍历结束.若遍历次数未到7次,就进行下一次遍历; 3.3若掷骰子的结果是某个子TC,就进入那个子TC重复上面的步骤(当然各个参数是取子TC的参数了). 实际上, Mephisto从不会掉出7件东西,因为只取前6件.由TC遍历选出的物品,还要进行成色判断,即是否暗金或绿色或亮金或蓝色等,不在本文范围之内了. 六.其它 MF的作用在哪? MF作用于成色判断过程,对TC无作用.关于物品的成色判断请看这里. 人数影响TC的选择吗? 是的.人数仅影响NoDrop几率参数.上面的例子只是单人游戏中的情况.多人时,计算步骤如下: (1)计算单人时NoDrop的几率,在上面的例子中为:15/90 = 1/6 (2)计算人数.方法是:杀死怪物的人,记1;与杀怪者结盟并在同一场景的人,每人记1;其余人每人记0.5.将这些数相加,并向下取整数.假设在上面杀Mephisto的例子中,有两个盟友与杀死Mephisto者在同一场景,还有一个盟友在其它场景, 另有两个人没结盟.则记数为: 1+1*2+0.5+0.5*2 = 4 (取整后) (3)计算新的NoDrop几率为: 1/6的4次方,约0.077% (4)计算新的NoDrop的几率参数: 由于单人时, NoDrop为15, Drop为75; 多人时, Drop仍为75不变,则NoDrop为: 75/(1-0.077%)*0.077% = 0.058,取整后为0 . 即必掉物品了. 将这个过程一般化,设单人游戏时,NoDrop的几率参数为NoDrop_Chance总几率参数为Total_Chance 人数记数的结果为p则被修饰后的NoDrop几率参数为("^p"表示取p次方): (Total_Chance - NoDrop_Chance) /(1 - (NoDrop_Chance/Total_Chance)^p) * (NoDrop_Chance/Total_Chance)^p
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