斗战神数据帝再度来袭 狮僧和虎仙哪个好

　　解释下测试狮僧的程序：

　　#记录500次试验，每次试验记录10分钟内1400次攻击的评价伤害加成

　　a<-rep(0,500)

　　for(i in 1:500)

　　{

　　#x是1400列三行的矩阵，记录每次试验的伤害数据。

　　其中第一行是p为0.1的二项分布，记录是否触发buff。

　　第二行是不犯法触发后的读秒，这里读的是剩余攻击次数，也就是5秒内攻击的11次，每次数值减一，若再次触发则重归为11。

　　第三行记录buff叠加层数，剩余攻击次数为0时值为0，当触发buff且前一位不是3时值加1，其余情况buff层数和之前相同

　　x<-matrix(0,nrow=3,ncol=1400)

　　for(n in 2:1400)

　　{

　　x[1,n]<-rbinom(1,1,0.1)

　　if(x[1,n]==1)

　　{

　　x[2,n]=11

　　}else if(x[2,n-1]>0)

　　{

　　x[2,n]=x[2,n-1]-1

　　}else

　　{

　　x[2,n]=0

　　}

　　if(x[2,n]==11&&x[3,n-1]<3)

　　{

　　x[3,n]<-x[3,n-1]+1

　　}else if(x[2,n]==12&&x[3,n-1]==3)

　　{

　　x[3,n]=3

　　}else if(x[2,n]<12&&x[2,n]>0)

　　{

　　x[3,n]=x[3,n-1]

　　}

　　}

　　#用a【i】记录每次试验的平均伤害加成2

　　a[i]<-sum(3*x[3,])/1400

　　}

　　hist(a)

　　每次10分钟1400次攻击试验得到的数据是什么样的呢?

　　大概是长成这样的：

测试结果

　　从图中可以看出总的来说叠加三层buff的时间是最长的，大概占了1/3的时间，其次就是无buff的时间比较长

　　最后上500次试验平均伤害加成的实验结果：

测试结果

　　可以看出500次试验综合起来差不多就是一个正态分布了，这也是验证中心极限定理的一个小例子。

　　从图中可以看出狮僧的伤害期望是4.5，也就是说如果一场战斗持续时间比较长，那总的来说狮僧对你的提高是4.5%。如果战斗持续时间不够长，那么一般来说狮僧对你的提高会在3.5%到5.5%之间波动。（这里我指的战斗时间长是指打一个困难的boss需要的时间，其实就算是碾压的话通过几十个副本一起来看收益还是差不多的 ）

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