斗战神数据帝再度来袭 狮僧和虎仙哪个好


斗战神数据帝再度来袭 狮僧和虎仙哪个好

  数据帝升级分析斗战神大热宝宝狮僧与虎仙真身的效益!

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  狮僧:斗战神中人见人爱的灵兽宝宝一只,带狮僧的玩家一直在斗界中从来不占少数。

  技能:速战速决:攻击10%概率触发效果伤害增加3%,持续5秒,最多叠加三层。

斗战神狮僧
斗战神狮僧

  虎仙真身:斗战神中又一只人见人爱的灵兽宝宝,众多高端玩家的选择,长久以来一直处在比狮僧更高的地位。

  技能:虎威:攻击时5%概率触发。使下两秒伤害增加100%,冷却时间10秒。

虎仙真身
虎仙真身

  测试人物属性:

测试人物属性
测试人物属性
测试人物属性
测试人物属性

  测试背景介绍:图片上可以看到楼主现在是一枚拳猴了,测试的时候是用棍猴测试的,站街46攻速,一分钟大小爆发共打出2套奔雷击,13套棍势如山和18次破天棍,总计2*5+13*6+18*3=142次攻击

下一页测试狮僧的程序


测试狮僧的程序

  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
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
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

下一页虎仙真身测试的程序


虎仙真身测试的程序

  现在再来上虎仙的试验分析。

  虎仙的程序设计起来比狮僧简单为节约时间就不解释了,感兴趣的可以看一眼程序是否有误。

  a<-rep(0,500)

  for(i in 1:500)

  {

  x<-rep(0,1400)

  for(n in 1:1400)

  {

  x[n]<-rbinom(1,1,0.05)

  }

  for(n in 1:1400)

  {

  if(x[n]==1)

  {

  for(j in 1:22)

  {

  x[n+j]=0

  }

  }

  }

  a[i]<-sum(200*x)/1400

  }

  hist(a)

  虎仙的试验结果是什么样的呢?

测试结果
测试结果

  从图中可以看出虎仙的500次试验结果同样是正态分布,虎仙的伤害期望是4.8%左右,伤害大致在3.8%到5.6%的范围内

  客观来讲虎仙和狮僧的伤害期望还是有区别的,虎仙大致比狮僧高0.3%左右,也就是说如果你3000的攻击并且一场战斗打了总够长的时间,那么带虎仙会比带狮僧相当于多大概10点攻击这样。

  对3000来说的10点攻击不管在理论分析中还是在实际生活中都算不上效果显著。所以我们本次R软件分析狮僧与虎仙的伤害试验基本可以得出一下结论:

  1.就伤害收益来讲狮僧和虎仙的确有差距但差别很小只有0.3%,这个数据根据测试者的职业和攻速不同会有一定的起伏,不过楼主相信区别依旧不是很大。

  2.既然伤害收益差不多,那究竟带虎仙还是狮僧就见仁见智了。其实除了这两只宝宝还是有很多别的强力宝宝的比如永恒之眼啊羊仙啊狸猫啊用的人都很多,不过只有这两只宝宝可以定量的分析伤害收益。

  3.一般来讲狮僧还是偏持续,虎仙的输出比较看爆发。所以在这两只宝宝里选择那只基本还是看个人性格,比如楼主就喜欢偏持续的狮僧。反正两者的伤害收益差不多而且狮僧还比虎仙便宜这么多。

  4.生活中还是有很多很有意思的事情值得思考的,当初特别讨厌编程序,这次是我第一次自己编程解决自己想知道的一个问题并且还顺利解决了,表示特别有成就感。

  5.学习和游戏和女朋友和体育都是可以兼得的。

下一页攻速变化后的影响


攻速变化后的影响

  最后还要测试下攻速对这两只宝宝的影响。

  首先在这里要注明的是,我尚未测试面板的攻速值对攻速的影响,只知道测试的时候棍猴攻速46,1分钟打出了142次攻击,当把加攻速的装备全脱掉的时候打出了130+次攻击。所以接下来测试的时候只能使用1分钟攻击次数这个数据,接下来测试的是1分钟攻击120次和1分钟攻击180次对伤害收益的影响。

  1分钟攻击120次的实验结果:

  狮僧:

狮僧测试结果
狮僧测试结果

  虎仙:

虎仙测试结果
虎仙测试结果

  1分钟攻击180次的试验结果:

  狮僧:

狮僧测试结果
狮僧测试结果

  虎仙:

虎仙测试结果
虎仙测试结果

  可以看出,当攻速增加时,狮僧的收益变高,虎仙的收益降低。

  由于实际攻速很难打出1分钟180次的水平所以二者实际的差距没有图中显示的那么大。

  在这里提很重要的一点,关于每次攻击的定义:我测试的是每次出招,而不是攻击到的每个小怪。同样对于罗刹和狐狸这样的aoe选手,我也不知道狮僧和虎仙描述的每次攻击是指每次出招还是还是攻击到的每个小怪。

  所以我只能给出结论:理论上来讲平民玩家虎仙的和狮僧的收益基本持平,攻速越高则狮僧的伤害期望越高,虎仙的伤害期望越低,但总的来说差距依然不大,如何选择还是看主人喜欢

[编辑:懿米粉]
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