当前位置: 首页 > news >正文

海克斯大乱斗:普攻英雄“锻体”收益的严谨数学分析

煅体选择困难症

这是个严谨的数学问题.
在前面的文章里我说过,在不考虑暴击的情况下普攻的DPS公式是
DPS=0.625×AD×(1+S) DPS=0.625\times AD\times(1+S)DPS=0.625×AD×(1+S)
其中AD为攻击力,S为额外攻速。那么现在提出一个问题,在 煅体过程中选择什么碎片对DPS提升最高?比如以下就是个选择场景:

是选择11攻击力还是11%攻击速度?
我们用严谨的数学来进行分析吧。
首先公式是一个二元函数,我们分别对AD和S求偏导。
∂DPS∂AD=0.625×(1+S) \frac{\partial DPS}{\partial AD}=0.625\times(1+S)ADDPS=0.625×(1+S)
∂DPS∂S=0.625×AD \frac{\partial DPS}{\partial S}=0.625\times ADSDPS=0.625×AD
令两者相等,可以得到平衡点:
0.625×(1+S)=0.625×AD ⟹ 1+S=AD 0.625\times(1+S)=0.625\times AD\implies 1+S=AD0.625×(1+S)=0.625×AD1+S=AD
AD远大于1+S,意味着提高S收益更高。

引入经济变量

但是在游戏里,AD和S的经济价值是不一样的,S增加1也就是100%攻速,
其经济消耗远大于1点攻击力。从上面的截图可以看出AD增加1的经济价值等于S增加0.01。
所以我们的数学分析方法要修改了。所以要将引入一个新变量G,代表Gold金币。建立公式:

AD=G,S=G/100 AD=G, \\ S=G/100AD=G,S=G/100
于是按照链式法则,方程变成了:
∂DPS∂S∂S∂G=0.625×AD100 \frac{\partial DPS}{\partial S} \frac{\partial S}{\partial G}=\frac{0.625\times AD}{100}SDPSGS=1000.625×AD

∂DPS∂AD∂AD∂G=0.625×(1+S) \frac{\partial DPS}{\partial AD}\frac{\partial AD}{\partial G}=0.625\times(1+S)ADDPSGAD=0.625×(1+S)
得到平衡点为
0.625×(1+S)=0.625×AD100 ⟹ 1+S=AD100 0.625\times(1+S)=\frac{0.625\times AD}{100}\implies 1+S=\frac{AD}{100}0.625×(1+S)=1000.625×AD1+S=100AD
计算得出
AD=100+100S AD=100+100SAD=100+100S
AD>100+100SAD>100+100SAD>100+100S时,购买攻速收益大于购买攻击力。
AD<100+100SAD<100+100SAD<100+100S时,购买攻击力收益大于购买攻速。

实际例子

那么以实际例子来分析:

这个英雄的额外攻速为1.61152,攻击力为269,那么100+100S=261.152,购买11点攻击力后的DPS为:
0.625×280×(1+1.61152)=457.016 0.625\times 280\times (1+1.61152)=457.0160.625×280×(1+1.61152)=457.016

0.625*280*(1+1.61152)=457.016

购买11%攻击速度后的DPS为:
0.625×269×(1+1.72152)=457.55555 0.625\times 269\times (1+1.72152)=457.555550.625×269×(1+1.72152)=457.55555

0.625*269*(1+1.72152)=457.55555

验证结果正确。

为什么用“额外攻速”而不用“总攻击频率”?

这正是本公式的实战精髓所在。如果使用总攻击频率(包含基础攻速),公式中会混入复杂的攻速收益率系数,导致极难口算。而采用额外攻速作为变量,巧妙地利用了“1点AD = 1%攻速”的经济模型,在最终公式中消去了复杂的收益率系数,只剩下直观的“乘以100”。
在快节奏的游戏里,你不需要按计算器,只需要看一眼面板:把额外攻速的小数点向右移动两位(乘以100),再加上100,就能瞬间判断出当前该补什么属性!

极端还是补偿的数学思考

从公式里可以看出,攻击力高了则不要继续攻击力,走补偿方案能让收益最大化。这是一个简单的乘法模型z=xyz=xyz=xy,如果x远大于y,x提升1,z提升的量等于较小的y。反之,提升的量是较大的x。

http://www.jsqmd.com/news/868521/

相关文章:

  • 【紧急预警】Lovable v4.8.2存在未公开API权限漏洞!立即升级+3行代码热修复方案(仅限前500名开发者获取)
  • 暗物质AI建模:物理约束嵌入与可解释神经网络实践
  • Frida绕过Android签名校验实战指南
  • 从账单明细分析不同模型在代码生成任务上的性价比
  • AI Agent Harness状态管理:长对话上下文维护
  • Frida-ps-U连接失败的五层故障排查指南
  • 好莱坞已悄悄启用AI拍片:2024年7部奥斯卡入围作品背后的生成式视频技术全拆解
  • Android签名校验绕过实战:Frida动态Hook四层防御体系
  • Anthropic Managed Agents:智能体运行时的归零时刻与工程范式升级
  • IDECNN:基于改进差分进化的可复现CNN架构搜索方法
  • 2026年靠谱的惠州网站建设推广用户好评公司 - 品牌宣传支持者
  • 2026年比较好的惠州定制网站建设年度精选公司 - 行业平台推荐
  • 基于人工神经网络的船舶配员人数预测模型
  • VR看房系统哪家强?2025年六种主流方案横向评测
  • Node.js crypto模块跨版本兼容性解决方案
  • RAFT光流模型:迭代精化范式与高效实现解析
  • AI安全简报与模型能力发布机制解析
  • KNN实战指南:从原理到生产部署的全流程解析
  • Node.js升级后crypto.hash报错原因与4种解决方案
  • 线性回归从手算到部署:看懂最小二乘、诊断共线性与残差分析
  • 服务器LLC缓存优化:Garibaldi架构与指令-数据关联管理
  • Android内存dump实战:so与dex文件的动态还原技术
  • ViT-G大模型引发GPU掉线的硬件级故障诊断与规避
  • 大模型稀疏激活原理与MoE生产部署实战
  • Unity音频优化实战:移动端性能瓶颈诊断与修复
  • 感知与建图,为什么不能只跑一个 SLAM Demo?
  • wxapkg解密与源码还原:小程序逆向工程实战指南
  • AI、机器学习、深度学习:工程师的三层实战分水岭
  • 【Perplexity案例法检索黄金标准】:IEEE认证检索评估框架首次公开,仅限前500位技术负责人
  • 房地产数字沙盘价格与服务商选型指南,2026年开发商采购参考