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【桑德小课堂】对战进阶(2):快速判断伤害量

2022-05-23 18:56 作者:铂羽  | 我要投稿

嗯,还是我。

这回我们来说说关于伤害计算的问题。

可能有人会问,不是有伤害计算器吗?

嗯,你要知道宝可梦对战是一个时限性回合制游戏,和炉石一样,游戏是有时间限制的,而且这个时间限制还不是独立回合而是总的时间限制。现在的话,大部分计算器的宝可梦配置都需要手调,如果你的手慢一些,可能打个十几回合就因为时间清零而喜提失败一场了。更别提手机用户每次切屏PS都会掉线,换成小屏还不好操作。

所以掌握一手快速判断伤害的方式是绝对有必要的。

但是呢,说到宝可梦的伤害计算公式,那真的是冗长无比。

在这个公式里,攻击,防御,各种加成,随机数都需要额外的计算,即使是我这种经过专业训练的人都很难精确到个位数百分比,就更别提大多数连围巾速度线都要列式算的玩家了。

所以我们会用一些更简单的方法处理伤害的计算。比如呢

设立一个模型

首先你应当知道,大概多少伤害会导致什么范围内的宝可梦致死。

为了让mmo玩家也能比较直白的理解(以前也是),我搞点mmo的例子。

首先,上面的公式大家都看见了,所以也可以理解伤害是累乘的吧。

我举个栗子,头带螳螂都知道吧(?)

子弹拳威力40+1.5本系加成+1.5技师加成+1.5CB加成=135威力先制,在mmo这二货没少用这高威力先制为威作福。

而这个伤害,是乱一师父鼬的。

师父鼬的耐久三角是65-60-60

那螳螂子弹拳能否击杀60-60-60的宝可梦呢?

答案是:还是乱一(摊手)

螳螂极攻200,能打60-60九成半到十一成的伤害

那如果是150(100满攻)呢?

看到没有,七成到八成半,正好掉了两成半的伤害

宝可梦的伤害计算,本质就是初中的乘除计算,只要找好范围,很容易的就能判断出大致范围。

对于mmo这种50级的对战模式来讲,这种方式还有一个便利:

60无耐是80,90无耐是110,

发现什么了?

直接加就行了(攻击也是一样)!

80-110,我们姑且取120近似数,算1.5倍

HP也是这样,60无耐135,92无耐就是167

每个数值拉满后会额外获得32点能力值。

那样的话,螳螂打无耐三首的伤害就是打索罗亚克的伤害除以1.5,约分一下,即84-100,简单换算一下,就是51%-63%。

最后结果呢?

已经很接近辣~

其他的数值大同小异,只需要灵活分配就好。

这种计算不只能计算伤害线,更能判断对方的配置。

举个例子,你是围巾地龙,对对方冲洗洛。

凭借龙爪的伤害,你能判断对方的类型吗?

当然!

首先,看一眼地龙攻击数值(这个直接看你自己的),满HP地龙攻击182,姑且按180算。

洛托姆的物防则是107,大致判断为80+47=127≈130

螳螂是本系+技师+头带打出的伤害,到地龙这里就剩本系了,伤害是80X1.5=120

0.4(五分之二)X1.5(二分之三)X120=72

70x0.3x0.5=21x0.5≈10

所以地龙龙爪对洛托姆伤害大致为62-82,因为分母比较小,所以小数增大大数略微减小,不过这个我们不去理它。

洛托姆HP50,数值135-10=125,一发龙爪下去铁定7成,忽略它。

HP+32=157,伤害小概率过半

借此判定,HP分配多,物耐分配不多。

事实也是如此:

你可能觉得这个操作还是过于繁杂,但实际操作起来你会感觉它还是很舒服的。

而且在大量的对局之后,你自然而然的会了解到一些热门宝可梦的伤害线,然后完善自己的计算体系。

所以说,萌新PVP其实进阶建议搞OU榜前六做一个队伍(因为热门宝可梦更容易让你判断以后对方的热门宝可梦伤害),很多时候心里有数自然气定神闲。

那么我们开始总结一下计算操作。

(1)有一个前置修正,这个50级记作0.4,100级记作0.8,用分数也可以

(2)双方攻击/防御数值。攻击方和防守方以60种族(数值80)为基准进行加减计算;

50级满努力32点数值(努力公式不用我教了吧),标准种族+标准种族和原种族差值

100级满努力63点数值,标准种族+标准种族和原种族差值X2,(60无耐156,80无耐196)

能力值=标准种族+差值+努力值

(3)将这些数值约成一个总数,如152/198≈150/200=3/4

(4)计算各种额外修正如道具,特性,强化等级和克制加成

(5)把前置修正,攻防比和额外修正相乘,得到平均伤害值

(6)把这个伤害乘以0.3,再乘以0.5,得到随机范围

(7)伤害范围=(平均伤害值-随机范围)~(平均伤害值+伤害范围)

(8)和对手HP进行比较,判断可以造成的伤害以及根据伤害判定努力分配,进而确定对手类型。HP的数值计算同第二条。60种族宝可梦50级HP135,100级HP261,可以此作为样本计算。

好了我们这期就到这里。

下次再见


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