游戲經典演算法
⑴ 數據挖掘的十大經典演算法，總算是講清楚了，想提升自己的趕快收藏
一個優秀的數據分析師，除了要掌握基本的統計學、數據分析思維、數據分析工具之外，還需要掌握基本的數據挖掘思想，幫助我們挖掘出有價值的數據，這也是數據分析專家和一般數據分析師的差距所在。
國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 評選出了數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
不僅僅是選中的十大演算法，其實參加評選的18種演算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。今天主要分享其中10種經典演算法，內容較干，建議收藏備用學習。
1. C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；
2) 在樹構造過程中進行剪枝；
3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；
4) 能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效（相對的CART演算法只需要掃描兩次數據集，以下僅為決策樹優缺點）。
2. The k-means algorithm 即K-Means演算法
k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。
3. Support vector machines
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。
4. The Apriori algorithm
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
5. 最大期望(EM)演算法
在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。
6. PageRank
PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
9. Naive Bayes
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。
同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。
10. CART: 分類與回歸樹
CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法（二元切分法）；第二個想法是用驗證數據進行剪枝（預剪枝、後剪枝）。在回歸樹的基礎上的模型樹構建難度可能增加了，但同時其分類效果也有提升。
參考書籍：《機器學習實戰》
⑵ 1234算24點有多少種演算法
(3*4)*2*1=24
(2*4)*3*1=24
(2*3)*4*1=24
(1+2+3)*4=24
(1*2*3)*4=24
5 種
⑶ 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目
大公司的筆試面試一般是針對你所面試的崗位進行一些專業知識的考核，不會出現想考公員裡面的行測似得，當然也有哪些逆向思維的計算題。
⑷ 常用的一些演算法有哪些誰能給我提供用c/c++實現的例子
#include <stdio.h>
main()
{
int a,b; /* 定義a,b兩個整形變數用於輸入兩個整數 */
int *point_1,*point_2,*temp_point; /* 定義三個指針變數 */
scanf("%d,%d",&a,&b); /* 格式化輸入a,b的值 */
point_1=&a; /* 把指針變數point_1的值指向變數a的地址 */
point_2=&b; /* 把指針變數point_2的值指向變數b的地址 */
if (a<b)
{
temp_point=point_1; /* 這里的temp_point是用於臨時存儲point_1的值也就是變數a的地址的 */
point_1=point_2; /* 把point_2的值賦予point_1 */
point_2=temp_point;
/* 由於point_1的值已經改變無法找到,利用前面臨時存儲的也就是temp_point找回原point_1的值賦予point_2,打到把point_1和point_2值對換的目的*/
}
printf("%d,%d",*point_1,*point_2); /* 利用*point_1和*point_2也就是分辨指向b和a的方法把值顯示自愛屏幕上 */
}
/* 此題需要注意和了解是的此法並沒有改變變數a,b的值只是利用指針變數分別存儲a和b的地址,然後再把那兩個指針變數的值對換一下其實就是存儲在
指針變數裡面a與b的地址對換,在利用*point_1和*point_2的方式把調換後的值顯示出來這里的*point_1實際就是a,此中演算法並非真的改變a,b的值,而是
利用指針進行地址交換達到大小排序的目的.
*/
#include <stdio.h>
main()
{
int a,b; /* 定義a,b兩個整形變數用於輸入兩個整數 */
int *point_1,*point_2; /* 定義三個指針變數 */
scanf("%d,%d",&a,&b); /* 格式化輸入a,b的值 */
point_1 = &a; /* 把指針變數point_1的值指向變數a的地址 */
point_2 = &b; /* 把指針變數point_2的值指向變數b的地址 */
compositor(point_1,point_2); /* 調用自定義的排序涵數,把a,b的地址傳遞給point_1和point_2 */
printf("%d,%d",a,b); /* 列印出a,b的值 */
}
static compositor(p1,p2)
int *p1,*p2; /* 定義形式參數p1,p2為指針變數 */
{
int temp; /* 建立臨時存儲變數 */
if (*p1<*p2) /* 如果*p1<p2,注意這里的*p1和*p2其實就是a和b */
{
temp = *p1; /* 利用變數temp用於臨時存儲*p1和就是a的值 */
*p1 = *p2; /* 將*p1的值也就是a的值換成*p2的值也就是b的值,等價於a=b */
*p2 = temp; /* 將*p2的值也就是temp的值等價於b=temp */
}
}
/* 注意:此題與上題不同的是,直接改變了a於b的值達到真實改變的目的 */
//計算任何一天是星期幾
#include"stdio.h"
#include<iostream.h>
int main()
{
int year,mon,days,day,leap,i,w;
int month[2][13]={{0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31},{0,31,29,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31}};
char* weekday[7]={"sunday","monday","tuesday","wendesday","thursday","friday","saturday"};
printf("輸入日期:\n");
scanf("%d-%d-%d",&year,&mon,&days);
leap=((0==year%4&&0!=year%100)||0==year%400);
day=days;
for(i=1;i<mon;i++)
day+=month[leap][i];
w=year-1+(int)((year-1)/4)-(int)((year-1)/100)+(int)((year-1)/400)+day;
printf("the day %d-%d-%d is %s.\n",year,mon,days,weekday[w%7]);
getchar();
system("pause");
return 0;
}
猜數字游戲 慢慢研究吧
#include <iostream>
#include <time.h>
using namespace std;
class Tguess
{
public:
void welcome();
void menu();
void help();
private:
void gamestart(); //ÓÎÏ·¿ªÊ¼,Éú³ÉËæ»úÊý
void gamedo(); //ÓÎÏ·Ñ»·
void gameend();
int key[4],input[4],times;
};
void Tguess::welcome()
{
srand(time(0));
cout <<"\n******************************************* "<<endl;
cout << "*********** ²ÂÊý×Ö 1.2beta ************** "<<endl;
cout << "******************************************* "<<endl;
}
void Tguess::menu()
{
int choose;
cout << "\n****Ö÷Ñ¡µ¥*******";
cout << "\n1. ¿ªÊ¼ÓÎÏ· \n2. ÓÎÏ·¹æÔò \n3. À뿪ÓÎÏ· " ;
cout << "\n*****************\n"<<endl;
cin >> choose;
if (choose==1)
gamestart();
else if (choose==2)
help();
else
cout<<"\nÔÙ¼û~~ \n" << endl;
}
void Tguess::help()
{
cout << "ÓÎÏ·¹æÔò: "<<endl;
cout<<"ÔÚ8´Î»ú»áÄÚÍÆÀí²¢²Â²â³öδ֪µÄËĸöÊý×ÖÒÔ¼°ËüÃǵÄλÖÃ."<<endl;
cout<<"¸ù¾ÝÄúËùµÄÊäÈëµÄÊý×Ö»á³öÏÖXAYBµÄÐÅÏ¢,±íʾÓÐX¸öÊý×ÖλÖÃÕýÈ·,Y¸öÊý×ÖλÖôíÎó.\n";
menu();
}
void Tguess::gamestart()
{
int i,j;
while(true)
{
for(i=0;i<4;i++)
key[i]=rand()%10;
for(i=0;i<3;i++)
for(j=i+1;j<4;j++)
if (key[i]==key[j])i=9;
if(i==3) break;
}
// cout << "key: " ;
// for(i=0;i<4;i++)
// cout<<key[i];
cout << "\nÊäÈëÄúÒªÅжϵÄËĸö¸÷²»ÏàͬµÄÊý×Ö~\n";
gamedo();
}
void Tguess::gamedo()
{
int i,j,same,right;
times=8;
while(times!=0)
{
same=0;
right=0;
for(i=0;i<4;i++)
{
cout <<"µÚ"<<i+1<<"¸öÊý×Ö: ";
cin >> input[i];
if (input[i]<0||input[i]>9)
{
cout<< "ÊäÈëÓÐÎó! ÖØÊÔ.....";
i--;
}
for(j=0;j<i;j++)
if (input[j]==input[i])
{
cout<<"ÊäÈëÖظ´! ÖØÊÔ.....";
i--;
break;
}
}
cout<<"ËùÊäÈëµÄÊý×Ö: " ;
for(i=0;i<4;i++)
{
if(input[i]==key[i]) same++;
for(j=0;j<4;j++)
if(input[i]==key[j]) right++;
cout<< input[i];
}
if (same==4)
{cout<< " ΪÕýÈ·´ð°¸!! Äú¹²²ÂÁË"<< 9-times<<"´Î~~"<<endl;
times=0;
}
else
{times--;
cout<< " **********************> "<<same<<"A"<<right-same<<"B"<<endl;
if (times==0)
{ cout<< "±§Ç¸... ÄúÒѾûÓлú»áÁË... -_-||| ÕýÈ·µÄÊý×ÖÊÇ: ";
for(i=0;i<4;i++)
cout<<key[i];
}
}
}
gameend();
}
void Tguess::gameend()
{
int choose2;
cout<<"\n\nÊÇ·ñ¿ªÊ¼ÐµÄÒ»ÂÖÓÎÏ·?? \n1. ÊÇ\n2. ·ñ ";
cin >> choose2;
if (choose2==1) gamestart();
else menu();
}
int main()
{
Tguess game;
game.welcome();
game.menu();
system("pause");
return 0;
}
⑸ 游戲攻擊判定的三種模式
轉自：http://www.gameres.com/677620.html
攻擊判定流程幾乎是所有包含戰斗玩法的游戲都無法繞過的一塊內容，常見的攻擊判定流程有瀑布演算法、圓桌演算法以及混合演算法三種。本文簡述了這三種判定流程的特徵，以實例對比分析了瀑布演算法與圓桌演算法各自的優點，以期為後續其他戰斗數值設計內容的論述提供一定的基礎。
攻擊判定流程概述
自此開始正文內容的敘述——讓我們直接代入一個實例：
在一款游戲中，攻擊方有命中率和暴擊率兩個攻擊屬性，而防守方有閃避率、招架率和格擋率三個防禦屬性。於是相應的，一次攻擊有可能產生6種判定結果：未命中、普通命中、閃避、招架、格擋和暴擊。當採用不同的判定流程進行攻擊結算時，6種判定結果出現的頻率會截然不同。
1. 瀑布演算法
顧名思義，在瀑布演算法中，各事件的判定順序如同瀑布一般自上而下。如果「水流」在某個位置被截斷，則後面的流程都將不再繼續進行。據我所知，瀑布演算法是大多數游戲所採用的攻擊判定演算法。
上述實例若採用瀑布演算法，則會以如下方式進行判定：
先判定攻方是否命中
再判定是否被守方閃避
再判定是否被守方招架
再判斷是否被守方格擋
最後判定該次攻擊是否為暴擊
瀑布演算法流程圖
由此我們可以得出：
瀑布演算法特徵1：多次擲骰，一次擲骰只判定單個事件的發生與否
瀑布演算法特徵2：後置判定依賴於前置判定的通過
註：有的游戲會將命中和閃避合並在一次擲骰中判定，這意味著將攻方命中率與守方閃避率合並計算出實際擊中概率後再進行擲骰判定，仍是瀑布演算法
我們再代入一些具體的數值，設攻守雙方角色的面板屬性如下：
攻方命中率=90%
攻方暴擊率=25%
守方閃避率=20%
守方招架率=15%
守方格擋率=30%
按照上述的流程判定，6種判定結果將會按如下的概率分布：
實際未命中概率=1-命中率=1-90%=10%
實際閃避概率=命中率*閃避率=90%*20%=18%
實際招架概率=命中率*（1-閃避率）*招架率=90%*(1-20%）*15%=10.8%
實際格擋概率=命中率*（1-閃避率）*（1-招架率）*格擋率=90%*(1-20%)*(1-15%)*30%=18.36%
實際暴擊概率=命中率*（1-閃避率）*（1-招架率）*（1-格擋率）*暴擊率=90%*(1-20%)*(1-15%)*(1-30%)*25%=10.71%
實際普通命中概率=命中率*（1-閃避率）*（1-招架率）*（1-格擋率）*（1-暴擊率）=90%*(1-20%)*(1-15%)*(1-30%)*(1-25%)=32.13%
瀑布演算法的判定結果分布
由此我們可以得出：
l 瀑布演算法特徵3：各事件出現的概率符合經典的概率計算方法
l 瀑布演算法特徵4：擲骰輪次越偏後的屬性衰減程度越大，但不會出現無效的屬性
2.圓桌演算法
將所有可能出現的事件集合抽象成一個圓桌桌面，便是圓桌演算法這一稱呼的由來。圓桌演算法的實質，是將所有可能發生的事件狀態按優先順序依次放上桌面，直至所有事件被放完或桌面被填滿。圓桌演算法正是史詩級巨作魔獸世界中所採用的演算法。據筆者了解，使用該演算法的游戲並不多見，但即便僅魔獸世界這一款，已足以使這種演算法成為永恆的經典~
上述實例若採用圓桌演算法，則會用一次擲骰判定該次攻擊的結果。
圓桌演算法流程圖
圓桌演算法的操作步驟可以歸納為：
（1）攻方角色的命中率決定圓桌桌面的大小
（2）將各個事件狀態按優先順序依次放上桌面，直至所有的事件均放置完或桌面被填滿
（3）若桌面還未填滿，則用普通命中填滿空桌面
將先前設定的數值代入，6種判定結果將會按如下的概率分布：
實際未命中概率=10%
實際閃避概率=20%
實際招架概率=15%
實際格擋概率=30%
實際暴擊概率=25%
實際普通命中概率=90%-實際閃避概率-實際招架概率-實際格擋概率-實際暴擊概率=90%-20%-15%-30%-25%=0%
註：在上述計算中，優先順序按如下排序：閃避>招架>格擋>暴擊>普通命中
圓桌演算法的判定結果分布
可以看出，由於普通命中的優先順序最低，所以它被完全擠出了桌面。這意味著，若攻守雙方以此數值模型進行對決，則攻擊方的攻擊結果中將不存在普通命中。
由此我們可以得出：
圓桌演算法特徵1：一次擲骰即得出該次攻擊的判定結果
圓桌演算法特徵2：事件有優先順序，圓桌放滿後優先順序低的事件將被擠出桌面。這意味著那部分溢出的屬性將不再生效
圓桌演算法特徵3：圓桌內的各事件出現概率不會衰減，只要優先順序低的屬性沒有被擠出圓桌，各種事件的實際發生概率就與面板屬性數值吻合
3. 混合演算法
這是一種先判定攻方事件，再判定守方事件的判定流程。筆者曾在一篇帖子中看到過這樣判定流程，不確定是否有實際的游戲應用，故僅在此做一些簡單的理論分析。
混合演算法在單方事件的判定中採用圓桌演算法，即：
攻方判定結果：普通命中OR未命中OR暴擊
守方判定結果：閃避OR招架OR格擋OR被命中
混合演算法流程圖
註：上面這個圖僅作示意之用，從流程圖的角度來看可能不太嚴謹
將先前設定的數值代入，6種判定結果將會按如下的概率分布：
實際未命中概率=10%
實際閃避概率=攻方命中率*閃避率=90%*20%=18%
實際招架概率=攻方命中率*招架率=90%*15%=13.5%
實際格擋概率=攻方命中率*格擋率=90%*30%=27%
實際暴擊概率=攻方暴擊率*敵方被命中概率=25%*(1-20%-15%-30%)=8.75%
實際普通命中概率=攻方普通命中概率*敵方被命中概率=(90%-25%)*(1-20%-15%-30%)=22.75%
混合演算法的判定結果分布
由此我們可以得出：
混合演算法特徵1：先判定攻方事件，再判定守方事件，共進行兩次擲骰
混合演算法特徵2：先在單方事件的判定中採用圓桌演算法，再用瀑布演算法串聯攻守雙方事件
混合演算法特徵3：會產生並發動作，例如暴擊被閃避等
註：這也正是實際暴擊率較低原因所在
瀑布演算法與圓桌演算法的特性對比
在上一塊內容的鋪墊之下，我們不妨繼續以魔獸世界中的攻擊判定流程設計實例作為切入點，對比分析一下圓桌演算法與瀑布演算法各自的特性。
（1）面板屬性傳遞信息的直觀性
瀑布：由於各屬性在判定流程上的生效時間有先後之分，所以各屬性的實際效用與面板顯示的不符。
圓桌：由於屬性的判定沒有先後之分，只要沒有屬性被擠出圓桌，則所有屬性的實際效用與面板顯示的相當。
這里可以看出圓桌演算法的優點：
屬性的實際效用與面板顯示相符顯然更易於普通玩家的理解，便於玩家掌握自身的戰力情況。
（2）屬性的價值
瀑布：擲骰輪次越偏後的屬性衰減程度越大，但所有的屬性均會生效。
圓桌：只要沒有屬性被擠出圓桌，則不存在屬性效用的衰減。
這里可以看出圓桌演算法的優點：
由於不存在判定流程上的先後，所以各屬性的實際價值會比較接近，一般不會出現玩家堆了某個判定流程靠後的屬性結果很廢的情況。
同樣也可以看出其缺點：
一旦有屬性溢出，則該部分屬性的效用為0，完全沒有價值。
（3）相同面板數值下的生存能力
圓桌：在面板數值相同的情況下，魔獸世界用圓桌演算法大大提高了坦克角色的生存能力，使得他們可以應對來自首領怪的超高攻擊，匹配大型團隊副本的玩法設計。
瀑布演算法下，免傷概率=18%+10.8%+18.36%=47.16%
圓桌演算法下，免傷概率=20%+15%+30%=65%
傳統的概率為相乘關系，圓桌為相加關系，後者的概率總和要大的多
並且，當防禦職業將三維堆至一個閾值（70%）後，配合技能可達100%的免傷覆蓋，將命中和暴擊全部擠出桌面，從而衍生出特定的玩法（70級年代伊利丹的剪切技能）。
瀑布：相同的面板數值在瀑布演算法的框架下，免傷概率相較於圓桌演算法要低得多。換言之，角色達到相同的有效生命值，所需的免傷屬性要高得多。
這里可以看出：
在圓桌演算法的框架之下，屬性投放若是脫離了控制超過了閾值，將對平衡性產生較大的沖擊（70級的盜賊單刷格魯爾——當然在暴雪光環的作用下，玩家會認為這是精妙的設計~）。
在國產游戲收入導向的大環境下，設計者是否能頂住收入壓力，嚴守屬性投放的極值不越界，是值得慎思的問題。採用瀑布演算法，能有更大的數值空間用於能力投放，更為適合現階段的市場環境。
（4）運算量
瀑布：多次擲骰
圓桌：單次擲骰
顯而易見：
擲骰次數越多，運算量越大。圓桌相較於瀑布，有著相對較小的運算量。簡單即是美。
註：除魔獸世界外，《冒險與挖礦》的技能施放也採用了圓桌演算法，大大簡化了技能施放的判定流程。可以想像一下，一次攻擊至多發動一個技能。而每一次攻擊，一個隊伍中有幾十個角色的技能施放需要判定，如果採用瀑布演算法，將產生多大的運算量。
思考與總結
對戰斗數值的研究，應該基於理論推導而歸於實踐應用。畢竟游戲數值設計不是做數學研究，其本質應是一種體驗設計。最後希望交流的是筆者個人對於這兩種演算法的一些理解。
（1）不同的攻擊判定流程會向玩家傳達不同的戰斗感受
究其本質，不同的攻擊判定流程，影響著一場戰斗中的各種攻擊判定結果將以何種概率分布出現。
假設在一款游戲中，閃避率的投放上限是30%，暴擊率的投放上限是40%，命中率的投放上限是100%。瀑布演算法下，出現閃避、暴擊和普通命中的概率是30%、28%和42%；圓桌演算法下，則為30%、40%和30%。這兩種不同的概率分布，必然會帶給玩家不同的戰斗體驗，但在缺少其他條件的情況下，並不能判斷孰優孰劣。
使戰斗體驗匹配游戲的核心玩法，使屬性投放的極限值能滿足游戲的商業化需要，是設計攻擊判定流程時首先要考慮的。
註：甚至於部分競技游戲強調公平性，將暴擊做成了偽隨機。
使用瀑布演算法，則不應該設計種類繁多的事件狀態
若是仿照魔獸世界的做法設計一連串的事件狀態（未命中、閃避、招架、格擋、暴擊、普通命中、偏斜、碾壓），非但運算繁雜，而且後置判定的屬性衰減幅度較大，效果極不明顯。這種隱晦的設計將不易傳達，同時還會影響玩家的游戲感受（某個判定流程靠後的屬性堆得很高結果卻沒用）。
使用圓桌演算法，則應該嚴守屬性投放的上限，防止平衡崩壞的情況發生
需要澄清的是，並不是說使用瀑布演算法就可以無限投放數值，而是說，相較於瀑布演算法，圓桌演算法的屬性投放上限會低很多（免傷概率的相加與相乘）
（2）不同的攻擊判定流程將影響有效生命EHP和有效攻擊EDPS的表達式
幾乎每個數值策劃都會將角色的屬性轉化為EHP和EDPS以衡量其的戰斗能力，但曾見過不少人對所有的游戲都用統一的EHP、EDPS表達式進行分析模擬。這種偏差較大的模擬方式必然會影響體驗設計的精準性。在不同的攻擊判定流程之下，EHP與EDPS有著截然不同的表達式，舉例說明如下。
瀑布演算法下：
若命中閃避分兩次判定：
EHP=HP/(1-免傷率)/(1-閃避率)/(1-招架率)
EDPS=DPS*命中率*[1+暴擊率*(暴擊傷害倍率-1)]
若命中閃避合並判定：
EHP=HP/(1-免傷率)/(命中率-閃避率)/(1-招架率)
EDPS=DPS*(1+暴擊率*(暴擊傷害倍率-1))
圓桌演算法下：
EHP=HP/(1-免傷率)/(1-閃避率-招架率)
EDPS=DPS*[命中率-敵方閃避率-敵方招架率+暴擊率*(暴擊傷害倍率-1)]
註：閃避、招架>暴擊>普通命中，且各狀態發生概率之和未超過圓桌大小
混合演算法下：
EHP=HP/(1-免傷率)/(1-閃避率-招架率)
EDPS=DPS*[命中率+暴擊率*(暴擊傷害倍率-1)]
可能有人會覺得：模擬得這么准又有什麼卵用，數值平衡最後還不是靠調？誠然，在數值設計領域，確實有名言曰：數值平衡是調出來的。但在筆者看來，調節應該建立在正確的理論推導的基礎之上。依靠調節來掩蓋數值模型的錯誤設計，是本末倒置的行為。即便達到了所謂的平衡，也不過是扭曲的平衡，會為後續版本的迭代埋下隱患。
寫在最後
市面上的大多數游戲，都不會設計復雜繁多的攻擊事件，且基本採用瀑布演算法。如此看來，攻擊判定流程的設計十分簡單。那麼為什麼要大費周章地將簡單問題復雜化呢？
愛因斯坦曾說過：Everythingmust be made as simple as possible, but not one bit simpler——凡事應該力求簡單，但不能過於簡單。從了解一種數值設計方法到理解如此設計的目的，從模仿成功游戲的數值設計到理解其設計的內在意義，這是每個數值策劃成長的必經之路。
從全盤照搬一種數值體繫到能夠融會貫通並根據實際情況靈活運用，這是一條並不好走的路。知其然，也應知其所以然——這是一個入行一年有餘的新人的一點感悟。
免責申明：
1.筆者無法保證本文所用詞彙的普適性，能力所限，請多包涵~
2.不保證文中魔獸世界實例中的設定均與原作完全相符。但即便不相符，也不會影響圓桌理論的推
⑹ 如何學好 Unity
學習Unity的幾個階段和要注意的事項。
一、C#程序設計
Unity使用C#來開發，所以學習Unity首先要學習C#的語法，和C#讀寫文件等API系統調用。學習C#語法可以找個C#的教程也可以買C#的編程語言的書，學習C#學習基本的語法，基礎的數據結構，如List, Dictionary等，同時學習一些基礎的OS的API操作，比如文件讀寫等。不用去學習windows的一些開發和API，因為我們學習都是基於Unity來開發。
二、Unity基礎知識
學完C#以後，接下來就學習Unity編輯器操作與Unity的代碼開發。Unity開發大部分都是可視化的，開發起來還是非常簡單和方便的。首先學會編輯器的基本操作，擺放3D物體，添加物理剛體，添加組件，運行等基本操作。
接下來從場景樹節點開始，再到常用的組件實例，GameObject對象，Transform組件，MeshRenderer組件，SkinnedMeshRenderer組件，基礎材質系統（Standart Shader主要參數，Diffuse Shader主要參數）。
AudioSource組件，碰撞器組件，物理剛體組件，物理引擎，射線檢測，事件系統，接入滑鼠按鍵等事件，UGUI與UI組件，如Canvas組件，Sprite組件，Label組件，Button組件，滾動列表，Mask組件等。
五、游戲開發中的經典的專題與演算法
游戲開發中經典的一些專題與演算法也是我們需要去學習的，比如游戲怪物的AI編寫，我們會用到行為決策樹，地圖編輯器，尋路導航，Socket網路編程，Protobuf協議，如何與伺服器對接等常用游戲開發中的專題和演算法。
六、性能優化與穩定性
游戲開發完成以後，對於性能需要優化，比如游戲的流暢度，手感，幀率，CPU佔用率，Shader優化，Drawcall優化，陰影優化，內存優化，演算法優化等。穩定性也很重要，在測試的過程中保證程序的穩定性，穩定性直接和用戶的流水率等運營數據有關系，好的一個游戲產品，穩定性是最基礎的保障，同時穩定性又最考驗技術主管與團隊的功底。