引自英雄聯(lián)盟：暴擊的概率根據(jù)暴擊的次數(shù)動態(tài)變化。如果一次攻擊沒有對多次嘗試進(jìn)行嚴(yán)重打擊，則未來嘗試的概率將逐漸增加 - 反之亦然，其中多次成功的關(guān)鍵打擊將導(dǎo)致未來嘗試的概率逐漸降低。如果我理解正確，事件出現(xiàn)的機(jī)會逐漸受到以前時間的影響，即 隨機(jī)化，對吧？在 中有這樣的隨機(jī)化算法嗎？如果沒有，我們該如何實(shí)施呢？non-uniform distributiongolangmath/rand
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紫衣仙女
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這似乎微不足道地實(shí)現(xiàn)給定或。沒有看到你的代碼，很難給出太多的代碼。rand.Float32()rand.Float64()
您可以重復(fù)對均勻浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行采樣，并與不同的成功概率進(jìn)行比較。這種概率在未命中時上升，在命中時下降。
例如：
func did_crit_hit(prob_success *float64) bool {
p := *prob_success
hit := rand.Float64() < p
if hit {
p = math.Max(0, p - 0.1)
} else {
p = math.Min(1, p + 0.1)
}
*prob_success = p
return hit
}
你可能想做一些更復(fù)雜的事情，而不僅僅是通過一個固定的增量來改變，但希望這能給你一個想法。
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