游戏经典算法
⑴ 数据挖掘的十大经典算法，总算是讲清楚了，想提升自己的赶快收藏
一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据分析思维、数据分析工具之外，还需要掌握基本的数据挖掘思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距所在。
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。今天主要分享其中10种经典算法，内容较干，建议收藏备用学习。
1. C4.5
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2) 在树构造过程中进行剪枝；
3) 能够完成对连续属性的离散化处理；
4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效（相对的CART算法只需要扫描两次数据集，以下仅为决策树优缺点）。
2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。
3. Support vector machines
支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4. The Apriori algorithm
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
5. 最大期望(EM)算法
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
6. PageRank
PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
9. Naive Bayes
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
10. CART: 分类与回归树
CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法（二元切分法）；第二个想法是用验证数据进行剪枝（预剪枝、后剪枝）。在回归树的基础上的模型树构建难度可能增加了，但同时其分类效果也有提升。
参考书籍：《机器学习实战》
⑵ 1234算24点有多少种算法
(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 种
⑶ 大公司笔试面试有哪些经典算法题目
大公司的笔试面试一般是针对你所面试的岗位进行一些专业知识的考核，不会出现想考公员里面的行测似得，当然也有哪些逆向思维的计算题。
⑷ 常用的一些算法有哪些谁能给我提供用c/c++实现的例子
#include <stdio.h>
main()
{
int a,b; /* 定义a,b两个整形变量用于输入两个整数 */
int *point_1,*point_2,*temp_point; /* 定义三个指针变量 */
scanf("%d,%d",&a,&b); /* 格式化输入a,b的值 */
point_1=&a; /* 把指针变量point_1的值指向变量a的地址 */
point_2=&b; /* 把指针变量point_2的值指向变量b的地址 */
if (a<b)
{
temp_point=point_1; /* 这里的temp_point是用于临时存储point_1的值也就是变量a的地址的 */
point_1=point_2; /* 把point_2的值赋予point_1 */
point_2=temp_point;
/* 由于point_1的值已经改变无法找到,利用前面临时存储的也就是temp_point找回原point_1的值赋予point_2,打到把point_1和point_2值对换的目的*/
}
printf("%d,%d",*point_1,*point_2); /* 利用*point_1和*point_2也就是分辨指向b和a的方法把值显示自爱屏幕上 */
}
/* 此题需要注意和了解是的此法并没有改变变量a,b的值只是利用指针变量分别存储a和b的地址,然后再把那两个指针变量的值对换一下其实就是存储在
指针变量里面a与b的地址对换,在利用*point_1和*point_2的方式把调换后的值显示出来这里的*point_1实际就是a,此中算法并非真的改变a,b的值,而是
利用指针进行地址交换达到大小排序的目的.
*/
#include <stdio.h>
main()
{
int a,b; /* 定义a,b两个整形变量用于输入两个整数 */
int *point_1,*point_2; /* 定义三个指针变量 */
scanf("%d,%d",&a,&b); /* 格式化输入a,b的值 */
point_1 = &a; /* 把指针变量point_1的值指向变量a的地址 */
point_2 = &b; /* 把指针变量point_2的值指向变量b的地址 */
compositor(point_1,point_2); /* 调用自定义的排序涵数,把a,b的地址传递给point_1和point_2 */
printf("%d,%d",a,b); /* 打印出a,b的值 */
}
static compositor(p1,p2)
int *p1,*p2; /* 定义形式参数p1,p2为指针变量 */
{
int temp; /* 建立临时存储变量 */
if (*p1<*p2) /* 如果*p1<p2,注意这里的*p1和*p2其实就是a和b */
{
temp = *p1; /* 利用变量temp用于临时存储*p1和就是a的值 */
*p1 = *p2; /* 将*p1的值也就是a的值换成*p2的值也就是b的值,等价于a=b */
*p2 = temp; /* 将*p2的值也就是temp的值等价于b=temp */
}
}
/* 注意:此题与上题不同的是,直接改变了a于b的值达到真实改变的目的 */
//计算任何一天是星期几
#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("输入日期:\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;
}
猜数字游戏 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 游戏攻击判定的三种模式
转自：http://www.gameres.com/677620.html
攻击判定流程几乎是所有包含战斗玩法的游戏都无法绕过的一块内容，常见的攻击判定流程有瀑布算法、圆桌算法以及混合算法三种。本文简述了这三种判定流程的特征，以实例对比分析了瀑布算法与圆桌算法各自的优点，以期为后续其他战斗数值设计内容的论述提供一定的基础。
攻击判定流程概述
自此开始正文内容的叙述——让我们直接代入一个实例：
在一款游戏中，攻击方有命中率和暴击率两个攻击属性，而防守方有闪避率、招架率和格挡率三个防御属性。于是相应的，一次攻击有可能产生6种判定结果：未命中、普通命中、闪避、招架、格挡和暴击。当采用不同的判定流程进行攻击结算时，6种判定结果出现的频率会截然不同。
1. 瀑布算法
顾名思义，在瀑布算法中，各事件的判定顺序如同瀑布一般自上而下。如果“水流”在某个位置被截断，则后面的流程都将不再继续进行。据我所知，瀑布算法是大多数游戏所采用的攻击判定算法。
上述实例若采用瀑布算法，则会以如下方式进行判定：
先判定攻方是否命中
再判定是否被守方闪避
再判定是否被守方招架
再判断是否被守方格挡
最后判定该次攻击是否为暴击
瀑布算法流程图
由此我们可以得出：
瀑布算法特征1：多次掷骰，一次掷骰只判定单个事件的发生与否
瀑布算法特征2：后置判定依赖于前置判定的通过
注：有的游戏会将命中和闪避合并在一次掷骰中判定，这意味着将攻方命中率与守方闪避率合并计算出实际击中概率后再进行掷骰判定，仍是瀑布算法
我们再代入一些具体的数值，设攻守双方角色的面板属性如下：
攻方命中率=90%
攻方暴击率=25%
守方闪避率=20%
守方招架率=15%
守方格挡率=30%
按照上述的流程判定，6种判定结果将会按如下的概率分布：
实际未命中概率=1-命中率=1-90%=10%
实际闪避概率=命中率*闪避率=90%*20%=18%
实际招架概率=命中率*（1-闪避率）*招架率=90%*(1-20%）*15%=10.8%
实际格挡概率=命中率*（1-闪避率）*（1-招架率）*格挡率=90%*(1-20%)*(1-15%)*30%=18.36%
实际暴击概率=命中率*（1-闪避率）*（1-招架率）*（1-格挡率）*暴击率=90%*(1-20%)*(1-15%)*(1-30%)*25%=10.71%
实际普通命中概率=命中率*（1-闪避率）*（1-招架率）*（1-格挡率）*（1-暴击率）=90%*(1-20%)*(1-15%)*(1-30%)*(1-25%)=32.13%
瀑布算法的判定结果分布
由此我们可以得出：
l 瀑布算法特征3：各事件出现的概率符合经典的概率计算方法
l 瀑布算法特征4：掷骰轮次越偏后的属性衰减程度越大，但不会出现无效的属性
2.圆桌算法
将所有可能出现的事件集合抽象成一个圆桌桌面，便是圆桌算法这一称呼的由来。圆桌算法的实质，是将所有可能发生的事件状态按优先级依次放上桌面，直至所有事件被放完或桌面被填满。圆桌算法正是史诗级巨作魔兽世界中所采用的算法。据笔者了解，使用该算法的游戏并不多见，但即便仅魔兽世界这一款，已足以使这种算法成为永恒的经典~
上述实例若采用圆桌算法，则会用一次掷骰判定该次攻击的结果。
圆桌算法流程图
圆桌算法的操作步骤可以归纳为：
（1）攻方角色的命中率决定圆桌桌面的大小
（2）将各个事件状态按优先级依次放上桌面，直至所有的事件均放置完或桌面被填满
（3）若桌面还未填满，则用普通命中填满空桌面
将先前设定的数值代入，6种判定结果将会按如下的概率分布：
实际未命中概率=10%
实际闪避概率=20%
实际招架概率=15%
实际格挡概率=30%
实际暴击概率=25%
实际普通命中概率=90%-实际闪避概率-实际招架概率-实际格挡概率-实际暴击概率=90%-20%-15%-30%-25%=0%
注：在上述计算中，优先级按如下排序：闪避>招架>格挡>暴击>普通命中
圆桌算法的判定结果分布
可以看出，由于普通命中的优先级最低，所以它被完全挤出了桌面。这意味着，若攻守双方以此数值模型进行对决，则攻击方的攻击结果中将不存在普通命中。
由此我们可以得出：
圆桌算法特征1：一次掷骰即得出该次攻击的判定结果
圆桌算法特征2：事件有优先级，圆桌放满后优先级低的事件将被挤出桌面。这意味着那部分溢出的属性将不再生效
圆桌算法特征3：圆桌内的各事件出现概率不会衰减，只要优先级低的属性没有被挤出圆桌，各种事件的实际发生概率就与面板属性数值吻合
3. 混合算法
这是一种先判定攻方事件，再判定守方事件的判定流程。笔者曾在一篇帖子中看到过这样判定流程，不确定是否有实际的游戏应用，故仅在此做一些简单的理论分析。
混合算法在单方事件的判定中采用圆桌算法，即：
攻方判定结果：普通命中OR未命中OR暴击
守方判定结果：闪避OR招架OR格挡OR被命中
混合算法流程图
注：上面这个图仅作示意之用，从流程图的角度来看可能不太严谨
将先前设定的数值代入，6种判定结果将会按如下的概率分布：
实际未命中概率=10%
实际闪避概率=攻方命中率*闪避率=90%*20%=18%
实际招架概率=攻方命中率*招架率=90%*15%=13.5%
实际格挡概率=攻方命中率*格挡率=90%*30%=27%
实际暴击概率=攻方暴击率*敌方被命中概率=25%*(1-20%-15%-30%)=8.75%
实际普通命中概率=攻方普通命中概率*敌方被命中概率=(90%-25%)*(1-20%-15%-30%)=22.75%
混合算法的判定结果分布
由此我们可以得出：
混合算法特征1：先判定攻方事件，再判定守方事件，共进行两次掷骰
混合算法特征2：先在单方事件的判定中采用圆桌算法，再用瀑布算法串联攻守双方事件
混合算法特征3：会产生并发动作，例如暴击被闪避等
注：这也正是实际暴击率较低原因所在
瀑布算法与圆桌算法的特性对比
在上一块内容的铺垫之下，我们不妨继续以魔兽世界中的攻击判定流程设计实例作为切入点，对比分析一下圆桌算法与瀑布算法各自的特性。
（1）面板属性传递信息的直观性
瀑布：由于各属性在判定流程上的生效时间有先后之分，所以各属性的实际效用与面板显示的不符。
圆桌：由于属性的判定没有先后之分，只要没有属性被挤出圆桌，则所有属性的实际效用与面板显示的相当。
这里可以看出圆桌算法的优点：
属性的实际效用与面板显示相符显然更易于普通玩家的理解，便于玩家掌握自身的战力情况。
（2）属性的价值
瀑布：掷骰轮次越偏后的属性衰减程度越大，但所有的属性均会生效。
圆桌：只要没有属性被挤出圆桌，则不存在属性效用的衰减。
这里可以看出圆桌算法的优点：
由于不存在判定流程上的先后，所以各属性的实际价值会比较接近，一般不会出现玩家堆了某个判定流程靠后的属性结果很废的情况。
同样也可以看出其缺点：
一旦有属性溢出，则该部分属性的效用为0，完全没有价值。
（3）相同面板数值下的生存能力
圆桌：在面板数值相同的情况下，魔兽世界用圆桌算法大大提高了坦克角色的生存能力，使得他们可以应对来自首领怪的超高攻击，匹配大型团队副本的玩法设计。
瀑布算法下，免伤概率=18%+10.8%+18.36%=47.16%
圆桌算法下，免伤概率=20%+15%+30%=65%
传统的概率为相乘关系，圆桌为相加关系，后者的概率总和要大的多
并且，当防御职业将三维堆至一个阈值（70%）后，配合技能可达100%的免伤覆盖，将命中和暴击全部挤出桌面，从而衍生出特定的玩法（70级年代伊利丹的剪切技能）。
瀑布：相同的面板数值在瀑布算法的框架下，免伤概率相较于圆桌算法要低得多。换言之，角色达到相同的有效生命值，所需的免伤属性要高得多。
这里可以看出：
在圆桌算法的框架之下，属性投放若是脱离了控制超过了阈值，将对平衡性产生较大的冲击（70级的盗贼单刷格鲁尔——当然在暴雪光环的作用下，玩家会认为这是精妙的设计~）。
在国产游戏收入导向的大环境下，设计者是否能顶住收入压力，严守属性投放的极值不越界，是值得慎思的问题。采用瀑布算法，能有更大的数值空间用于能力投放，更为适合现阶段的市场环境。
（4）运算量
瀑布：多次掷骰
圆桌：单次掷骰
显而易见：
掷骰次数越多，运算量越大。圆桌相较于瀑布，有着相对较小的运算量。简单即是美。
注：除魔兽世界外，《冒险与挖矿》的技能施放也采用了圆桌算法，大大简化了技能施放的判定流程。可以想象一下，一次攻击至多发动一个技能。而每一次攻击，一个队伍中有几十个角色的技能施放需要判定，如果采用瀑布算法，将产生多大的运算量。
思考与总结
对战斗数值的研究，应该基于理论推导而归于实践应用。毕竟游戏数值设计不是做数学研究，其本质应是一种体验设计。最后希望交流的是笔者个人对于这两种算法的一些理解。
（1）不同的攻击判定流程会向玩家传达不同的战斗感受
究其本质，不同的攻击判定流程，影响着一场战斗中的各种攻击判定结果将以何种概率分布出现。
假设在一款游戏中，闪避率的投放上限是30%，暴击率的投放上限是40%，命中率的投放上限是100%。瀑布算法下，出现闪避、暴击和普通命中的概率是30%、28%和42%；圆桌算法下，则为30%、40%和30%。这两种不同的概率分布，必然会带给玩家不同的战斗体验，但在缺少其他条件的情况下，并不能判断孰优孰劣。
使战斗体验匹配游戏的核心玩法，使属性投放的极限值能满足游戏的商业化需要，是设计攻击判定流程时首先要考虑的。
注：甚至于部分竞技游戏强调公平性，将暴击做成了伪随机。
使用瀑布算法，则不应该设计种类繁多的事件状态
若是仿照魔兽世界的做法设计一连串的事件状态（未命中、闪避、招架、格挡、暴击、普通命中、偏斜、碾压），非但运算繁杂，而且后置判定的属性衰减幅度较大，效果极不明显。这种隐晦的设计将不易传达，同时还会影响玩家的游戏感受（某个判定流程靠后的属性堆得很高结果却没用）。
使用圆桌算法，则应该严守属性投放的上限，防止平衡崩坏的情况发生
需要澄清的是，并不是说使用瀑布算法就可以无限投放数值，而是说，相较于瀑布算法，圆桌算法的属性投放上限会低很多（免伤概率的相加与相乘）
（2）不同的攻击判定流程将影响有效生命EHP和有效攻击EDPS的表达式
几乎每个数值策划都会将角色的属性转化为EHP和EDPS以衡量其的战斗能力，但曾见过不少人对所有的游戏都用统一的EHP、EDPS表达式进行分析模拟。这种偏差较大的模拟方式必然会影响体验设计的精准性。在不同的攻击判定流程之下，EHP与EDPS有着截然不同的表达式，举例说明如下。
瀑布算法下：
若命中闪避分两次判定：
EHP=HP/(1-免伤率)/(1-闪避率)/(1-招架率)
EDPS=DPS*命中率*[1+暴击率*(暴击伤害倍率-1)]
若命中闪避合并判定：
EHP=HP/(1-免伤率)/(命中率-闪避率)/(1-招架率)
EDPS=DPS*(1+暴击率*(暴击伤害倍率-1))
圆桌算法下：
EHP=HP/(1-免伤率)/(1-闪避率-招架率)
EDPS=DPS*[命中率-敌方闪避率-敌方招架率+暴击率*(暴击伤害倍率-1)]
注：闪避、招架>暴击>普通命中，且各状态发生概率之和未超过圆桌大小
混合算法下：
EHP=HP/(1-免伤率)/(1-闪避率-招架率)
EDPS=DPS*[命中率+暴击率*(暴击伤害倍率-1)]
可能有人会觉得：模拟得这么准又有什么卵用，数值平衡最后还不是靠调？诚然，在数值设计领域，确实有名言曰：数值平衡是调出来的。但在笔者看来，调节应该建立在正确的理论推导的基础之上。依靠调节来掩盖数值模型的错误设计，是本末倒置的行为。即便达到了所谓的平衡，也不过是扭曲的平衡，会为后续版本的迭代埋下隐患。
写在最后
市面上的大多数游戏，都不会设计复杂繁多的攻击事件，且基本采用瀑布算法。如此看来，攻击判定流程的设计十分简单。那么为什么要大费周章地将简单问题复杂化呢？
爱因斯坦曾说过：Everythingmust be made as simple as possible, but not one bit simpler——凡事应该力求简单，但不能过于简单。从了解一种数值设计方法到理解如此设计的目的，从模仿成功游戏的数值设计到理解其设计的内在意义，这是每个数值策划成长的必经之路。
从全盘照搬一种数值体系到能够融会贯通并根据实际情况灵活运用，这是一条并不好走的路。知其然，也应知其所以然——这是一个入行一年有余的新人的一点感悟。
免责申明：
1.笔者无法保证本文所用词汇的普适性，能力所限，请多包涵~
2.不保证文中魔兽世界实例中的设定均与原作完全相符。但即便不相符，也不会影响圆桌理论的推
⑹ 如何学好 Unity
学习Unity的几个阶段和要注意的事项。
一、C#程序设计
Unity使用C#来开发，所以学习Unity首先要学习C#的语法，和C#读写文件等API系统调用。学习C#语法可以找个C#的教程也可以买C#的编程语言的书，学习C#学习基本的语法，基础的数据结构，如List, Dictionary等，同时学习一些基础的OS的API操作，比如文件读写等。不用去学习windows的一些开发和API，因为我们学习都是基于Unity来开发。
二、Unity基础知识
学完C#以后，接下来就学习Unity编辑器操作与Unity的代码开发。Unity开发大部分都是可视化的，开发起来还是非常简单和方便的。首先学会编辑器的基本操作，摆放3D物体，添加物理刚体，添加组件，运行等基本操作。
接下来从场景树节点开始，再到常用的组件实例，GameObject对象，Transform组件，MeshRenderer组件，SkinnedMeshRenderer组件，基础材质系统（Standart Shader主要参数，Diffuse Shader主要参数）。
AudioSource组件，碰撞器组件，物理刚体组件，物理引擎，射线检测，事件系统，接入鼠标按键等事件，UGUI与UI组件，如Canvas组件，Sprite组件，Label组件，Button组件，滚动列表，Mask组件等。
五、游戏开发中的经典的专题与算法
游戏开发中经典的一些专题与算法也是我们需要去学习的，比如游戏怪物的AI编写，我们会用到行为决策树，地图编辑器，寻路导航，Socket网络编程，Protobuf协议，如何与服务器对接等常用游戏开发中的专题和算法。
六、性能优化与稳定性
游戏开发完成以后，对于性能需要优化，比如游戏的流畅度，手感，帧率，CPU占用率，Shader优化，Drawcall优化，阴影优化，内存优化，算法优化等。稳定性也很重要，在测试的过程中保证程序的稳定性，稳定性直接和用户的流水率等运营数据有关系，好的一个游戏产品，稳定性是最基础的保障，同时稳定性又最考验技术主管与团队的功底。