基于python的彩虹六号alpha包获得模拟程序

众所周知，开包系统是目前大部分游戏中的重要系统，不仅为游戏厂商提供了大量的收益，也为游戏玩家提供了刺激。现在就以彩虹六号中alpha包的获得为例，对开包系统进行分析。

首先建立开包模型。彩虹六号的alpha包获得途径为对局胜利后几率抽取，当抽取后，几率会恢复到2%，当未抽取后，几率会上升2%。当对局失败后，不会进行抽取，抽取几率会上升1.5%。此外，还有通行证辅助，即对局胜利但未抽到包时，概率提升变为2.3%，对局失败时，概率变为1.8%。

之后就是对以上进行python编程模拟计算，具体程序会在后续附录中给出。

具体结果如下

对结果进行分析可知，通行证对于低胜率玩家，价值更加大，往往可以少打1~2局获得一包alpha包，但是对于胜率较高的玩家，减少的只是小数位上的数字，价值并不是那么高。（仅仅针对获取alpha包这一点来看）

模型分析：我觉得，这个模型存在的问题就是不了解育碧写的开包的机制，不清楚是完全随机分布还是其他的分布，导致模型可能存在误差，还望进行实际检验。

感想：up坐标武汉，实在闲的发慌搞这些奇奇怪怪的东西，而且本人技术实在不大行，如果出现什么很傻的错误，还希望各位不要口吐芬芳，指出错误up就会乖乖认错挨打，请各位见谅。

最后祝大家早日获得自己想要的枪皮，这个墨冰是我大年初一开出来的呢！嘻嘻！

附录：

import random

x=random.randint(0,100)#这是系统抽中alpha包的概率，当小于b时就抽中alpha包

y=random.randint(0,100)#这是你打游戏，当小于时就赢了，当大于z时输了

z=input('请输入你的胜率百分比（大概）')#得到期望胜率

a=0#对战局数

b=2#抽中alpha包的概率

c=0#需要多少局才抽中alpha包

n=0#测试的次数

#初始化各项参数

#进行100次模拟计算

while n<100:

x=random.randint(0,100)

y=random.randint(0,100)

if z>=y:

a=a+1

if x<=b:

c=c+a

a=0

n=n+1

b=2

pass

if x>b:

b=b+2.3

pass

pass

if z<y:

a=a+1

b=b+1.8

pass

pass

averc=c/n#计算期望

print(averc)#输出期望