目前計算偽隨機概率C值的方法，一般是二分法。二分法是個非常討厭的方法，因為雖然簡單卻麻煩，想算個稍微精確點的數，需要十分巨大的計算量。如果像高中時那樣手動計算，真是要算到眼花。

本文給出了一個十分簡單快捷的方法，來計算C值，無需編程，僅需一個excel表就行。

注：前面幾段是本方法的理論依據證明，如果嫌字多，可以直接跳到"用Excel表算C值"那一部分開始看。不過如果你直接跳到那一段看，不一定能看懂，O(∩_∩)O哈哈~

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偽隨機概率簡單介紹

我們拿dota白牛的被動暈來舉例：17%概率重擊。為什么不拿劍圣來舉例？已經有人用劍圣算過了，我要是還用劍圣算，難免有借別人結論胡說八道的嫌疑。

白牛第1次重擊的概率為c；

若白牛第1次未重擊，則第2次重擊概率為2c；

若白牛第2次未重擊，則第3次重擊概率為3c；

........

當nc≥1時，必定重擊。

每次重擊之后，下次攻擊重擊概率變為c。

算出重擊次數的期望值=

所對應的c值，即可。

從上面可以看出：偽隨機概率中說的“17%概率”并不是真的每下攻擊的重擊概率都是17%，而是一個不斷增加的概率，滿足重擊次數期望值為

。

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數列的方法算C值

根據上面介紹，于是我們有了常規計算思路：

白牛第1下 就 重擊的概率=c

白牛第2下 才 重擊的概率=2c

(1-c)

白牛第3下 才 重擊的概率=3c

(1-c) (1-2c)

.....

白牛第n下 才 重擊的概率=nc

(1-c) (1-2c)....[1-(n-1)c]

于是這個問題就轉化為如下數列問題：

已知數列{

}的通項公式為 = c (1-c) (1-2c)....[1-(n-1)c]，求數列{ }的前n項和公式 。

我們算出

之后，根據方程組： = ，n=[ ]+1，可以算出c的值。（注：[ ]為向下取整符號）

不過可惜的是這個前n項和公式似乎無法算出。退一萬步講，就算可以算出，

= 也將是個高次方程，我們知道常規一元五次方程以上是沒有根式解的。所以，我們想通過這種方法算出C的精確數值是不可能的。沒辦法，我們只能使用二分法了。

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二分法算偽隨機概率C值

令

=0.0001，那么：

白牛第1下就重擊概率

=0.0001；

白牛第2下才重擊概率

=0.0002 （1-0.0001）；

白牛第3下才重擊概率

=0.0003（1-0.0001）（1-0.0002）

....

此時重擊次數期望值E=1

+2+3+....+10000 >

所以c>0.0001。

取

=0.15，重復上面步驟，可得此時E<。

所以c<0.15

取c=（0.0001+0.15）/2=0.07505，重復上面步驟得此時E<

。

取c=（0.0001+0.07505）/2

重復上述步驟......直到E非常接近

時，這時的c值即為所求。

我就不算下去了，因為計算量太大了，總共可能要我算幾百萬個小數相乘啊，累！

接下來我介紹一個非常簡便快捷的算C值的方法。

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用EXCEL算C值

如下圖：具體如何編輯Excel中各列單元格已經寫在圖中了。

我們改動F2單元格的數值，使得G2單元格接近17%，則F2單元格此時的數值即為C值。

例如：白牛的17%概率重擊對應的C值就是0.04092

解釋一下這個表格的意思：

F2單元格：表示C值。

在這里手動輸入C值，使得G2單元格的數值滿足你的精確度需求時，就是我們想要算的那個C值。

G2單元格：表示F2單元格對應C值的面板暴擊概率。

說的很拗口，舉個例子，相當于dota里白牛的“17%”。

A列：記錄次數。

A2單元格數值為1。

從A3單元格開始，如果A列上一單元格為0，則當前單元格也為0。

如果A列上一單元格不為0，并且A列上一單元格<1/c，那么當前單元格為上一單元格+1。

如果A列上一單元格不為0，并且A列上一單元格≥1/c，那么當前單元格為0 。

為什么這樣？因為在偽隨機概率下，當前次數暴擊的概率=當前次數*C，當當前次數的暴擊概率≥1時，必定暴擊。因此若上單元格≥1/c，那就說明上一次的暴擊概率≥1，已經必定暴擊了。

B列：記錄當前次數的實際暴擊概率。

實際暴擊概率=當前次數*C值

C列：記錄當前次數不暴擊的實際概率。

不暴擊的實際概率=1-實際暴擊的概率

D列：記錄首次暴擊發生在當前次數的概率。

首次暴擊發生在當前次數的意思是：之前所有次數不暴擊、而當前次數暴擊。也就是前面一段"數列法算C值"中的

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偽隨機概率的特點

1、dota里說白牛的重擊概率是17%，但是實際上白牛第1下打出重擊的概率只有4%。

運氣再怎么差的人，25下也必定會觸發被動暈，不過這種情況非常少見，只有50億分之一。

2、偽隨機概率下，在5-6下左右第一次出重擊的幾率最大。上來就重擊或者10多下才重擊的概率較小，遷就了玩家的錯誤認知。（沒辦法糾正玩家的思維，只能遷就他們的思維了）

而自然概率下，第1下第一次出重擊的概率最大，往后越來越小。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的取一定范围内随机小数 c_算伪随机概率中C值的快捷方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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