莫名覺得整體難度有點高,考慮略微降低正式活動的平均難度(不然中學龍友一題都不會做有點尷尬)
#詳盡版 子目錄I(共2個,好吧,也許是我笑點太低了)
無需改動1個:
#伊盧揚卡(Illuyanka)
相關資料有待考證或者補全1個:
#Isa Bere
抱歉作爲一個人的語氣在這裏說話x我的認同時常會在精靈和人之間徘徊。
鱗目界域在我高中的時候,就時常趁着沒人看見的時候使用電腦瀏覽過,也在裏面學到不少知識(還能依稀記得當初是如何越過班級門前的電子班牌的系統限制訪問到互聯網再轉到鱗目界域看資料打發體育課的無聊時間(?)但可惜當時在學校裏沒辦法註冊賬號xxx
高中時真正遇到了星穿(龍,但特點是透明的外表x 沒有固定的樣子 但一般是西方龍 無性) 但他說從小就已經在我身邊了 我說那好吧
直到在大學才真正去探索他可能的來源 一路找到了Tulpa社區 但發現容納的身份只能是多意識體(因爲Tulpa還需要專門的創造過程 但很明顯星穿也沒有
他陪了我很多些日子 算得上靈魂的伴侶
星穿他很乖很善良 偶爾我們會一起討論問題(拜託他真不會站人類的視角想東西) 遇到不順心的會受他的安慰 或者某些時候以某種類似神祕學的方式去影響某件事的進程(x
然後這些年想起來是不是應該給他找點外部的社交(bushi 就來到了這裏
現在我在MC、Tulpa、小馬社區活躍 前幾天我和他剛玩通龍族至寶
我感覺我好尬 覺得這個社區裏都是大佬xwx( 然後他很成功地在我肩膀上看完我尷尬地打完了字xwx
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以下內容來自我又一次碰壁時在備忘錄裏的抱怨,覺得挺有意思就發出來了。
頭疼起來了,貌似只要是非洲地區的神話,除開影響力最大的埃及神話,以及一些和古希臘神話有相似之處,後來作爲故事傳進歐洲地區的傳說,我都很難找到相關的資料。犬頭龍西諾夫若瑟皮(Cynoprosopi )在其中還算好的,至少對於深入探索有些許眉目[1],但關於 Isa Bere 的詳細資料就是真正意義上的毫無線索了[2],我猜測可能是因爲在撒哈拉以南的非洲地區,由於古代非洲人普遍沒有書面語言,他們和澳洲土著一樣主要依靠口頭傳統來保存神話傳說,以及歷史和文化知識[3]。
呃......鑑於它在傳說中喝乾了尼日爾河,並且住在FutaJallon山脈,我猜它的傳說很有可能出自起源馬裏西南部的班巴拉神話[4],可在其中依舊是查無此龍。還有一個問題是龍百科原文中提到的吟遊詩人 Tarafe (塔拉法)似乎更可能是阿拉伯賈希里亞時期(阿拉伯半島的矇昧時期)的詩人,但他因寫詩諷刺當地王室而被國王殺害,英年早逝,應該是沒機會橫跨非洲跑到馬裏的。算了不管了,跳過跳過。
——————沒什麼意義的分割線——————
[1]不過具體的資料還是沒有什麼線索,竭盡所能也只是把可能的範圍縮小到了公元前500年往後,另外或許和古希臘神話有一點聯繫。但這個範圍依舊可能是錯的,畢竟我也不專門研究這個。
[2]至少對於我來說是這樣,完全一片空白。
[3]自從接受了澳洲神話的洗禮,我現在一看到“口頭傳統”就會有一種莫名的不妙感。
[4]班巴拉神話中最重要的神祇是創造神Ngala,其神話體系與多貢神話有相似之處。只是出於習慣。
[↑] @Raventhorn 寫道: “The context is a ritual of the Hattian spring festival of Puruli”也許指的是“碑的背景是一個赫梯人慶祝春天的Puruli節日的儀式”? …
不對,“一個赫梯人”怎麼看都很奇怪,還是把“一個”去掉比較好。
“The context is a ritual of the Hattian spring festival of Puruli”也許指的是“碑的背景是一個赫梯人慶祝春天的Puruli節日的儀式”?
“the Hittite-Greek parallels found few adherents at the time”我猜測意思上是“儘管赫梯與希臘神話之間具有一些相似點,但這些相似之處並未引起當時人們的廣泛注意或接受”。
既出乎意料又情理之中?
家人是模糊知道我對龍感興趣的,但是也只以爲是“感興趣”的層面。
如果按設定體型待是待不了的(10m級別),我家人估計也清楚。可能還會想留個途徑以後再見,但我大概不會同意,理由和龍游踏塵的類似,互不打擾是最好的選擇。
看到又是概率題就知道完蛋了
換了好幾個ai,但是不同會話算出來的值差幾千,甚至有小於81的(倒是祕塔爆冷給了個625的期望值,很接近模擬),果然國內這方面還趕不上,最後得老老實實自己算。一通數學+玄學計算配合模擬程序迭代10000次算出來的629期望值得出最終答案740,和前兩題比感覺底氣嚴重不足......
EDIT:更正爲1250。反正兩個答案過程都挺玄乎的
EDIT2:更改爲787……
這次就是自己敲的暴力近似了:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define CYCLES 300000
#define LIMIT 785
void level_up(int* low_level_list, int* low_level_count, int* high_level_list, int* high_level_count) {
if (*low_level_count == 3) {
int a = rand() % 2;
if (a) {
high_level_list[*high_level_count] = 1;
(*high_level_count)++;
*low_level_count = 0;
} else {
*low_level_count -= 2;
}
}
}
int main() {
srand(time(NULL)); // 初始化隨機數種子
int sum_high = 0;
for (int i = 0; i < CYCLES; i++) {
int list_1[3] = {0};
int list_2[3] = {0};
int list_3[3] = {0};
int list_4[3] = {0};
int list_5[1] = {0};
int count_1 = 0, count_2 = 0, count_3 = 0, count_4 = 0, count_5 = 0;
int sum_low = 0;
while (count_5 != 1) {
list_1[count_1] = 1;
count_1++;
sum_low++;
level_up(list_1, &count_1, list_2, &count_2);
level_up(list_2, &count_2, list_3, &count_3);
level_up(list_3, &count_3, list_4, &count_4);
level_up(list_4, &count_4, list_5, &count_5);
}
if (sum_low < LIMIT) {
sum_high++;
}
}
printf("total sum=%.6f\n", (double)sum_high / CYCLES);
return 0;
}
EDIT3:更換爲C語言增強性能並增加迭代數and修正原本代碼的bug。最小值應該是784。
最后修改: 羽落 (2025-01-12 22:27:05)
代碼還是錯的,chatGPT默認只考慮了第一步合成需要計算期望值,不檢查都沒注意到。
應該是這樣:
from decimal import Decimal, getcontext
# 设置高精度
getcontext().prec = 50
def calculate_min_level1_items(target_expectation=Decimal('0.75')):
# 定义每级物品所需等级1物品数量(用高精度Decimal表示)
level2_cost = Decimal('5') # 合成1个等级2需要的等级1数量
level3_cost = level2_cost * Decimal('5') # 合成1个等级3
level4_cost = level3_cost * Decimal('5') # 合成1个等级4
level5_cost = level4_cost * Decimal('5') # 合成1个等级5
# 计算各等级单位等级1物品的贡献
unit_contribution_level2 = Decimal('1') / level2_cost
unit_contribution_level3 = Decimal('1') / level3_cost
unit_contribution_level4 = Decimal('1') / level4_cost
unit_contribution_level5 = Decimal('1') / level5_cost
# 计算单位等级1物品对等级5的期望贡献
total_unit_contribution = unit_contribution_level5
# 计算所需等级1物品数量
min_level1_items = target_expectation / total_unit_contribution
# 返回向上取整的结果(因为物品数量必须为整数)
return min_level1_items.to_integral_exact(rounding='ROUND_CEILING')
# 调用函数
result = calculate_min_level1_items()
print(f"获得0.75个等级五物品至少需要的等级一物品数量: {result}")
結果是:
获得0.75个等级五物品至少需要的等级一物品数量: 469
(不能編輯帖子真的好麻煩)💦
我這次的chatGPT說:
「期望消耗」是625隻
要達到至少 75% 以上的成功率,需要 700 多隻,它選擇729 這個漂亮的整數
利用了一點小技巧解決問題3
通過求解單位“幼龍”對最終“太古龍”合成期望的貢獻,最後能輕易求出答案。
仍然是chatGPT編寫的代碼,使用了更精確的數據類型以避免較大誤差:
from decimal import Decimal, getcontext
# 设置高精度
getcontext().prec = 50
def calculate_min_level1_items(target_expectation=Decimal('0.75')):
# 定义每级物品所需等级1物品数量(用高精度Decimal表示)
level2_cost = Decimal('4.5') # 合成1个等级2需要的等级1数量
level3_cost = level2_cost * Decimal('3') # 合成1个等级3
level4_cost = level3_cost * Decimal('3') # 合成1个等级4
level5_cost = level4_cost * Decimal('3') # 合成1个等级5
# 计算各等级单位等级1物品的贡献
unit_contribution_level2 = Decimal('1') / level2_cost
unit_contribution_level3 = Decimal('1') / level3_cost
unit_contribution_level4 = Decimal('1') / level4_cost
unit_contribution_level5 = Decimal('1') / level5_cost
# 计算单位等级1物品对等级5的期望贡献
total_unit_contribution = unit_contribution_level5
# 计算所需等级1物品数量
min_level1_items = target_expectation / total_unit_contribution
# 返回向上取整的结果(因为物品数量必须为整数)
return min_level1_items.to_integral_exact(rounding='ROUND_CEILING')
# 调用函数
result = calculate_min_level1_items()
print(f"获得0.75个等级五物品至少需要的等级一物品数量: {result}")
輸出的結果爲:
获得0.75个等级五物品至少需要的等级一物品数量: 92
即需要92只幼龍。
沒想到第2題這麼快就被攻克了
下面是壓軸的第3題:
在一個DnD主題的養成類遊戲中,玩家可以嘗試用3只幼龍合成1只青年龍,用3只青年龍合成1只成年龍,用3只成年龍合成1只古龍,用3只古龍合成1只太古龍。每次合成有50%的概率成功,若成功則玩家失去3只低等級龍而獲得1只更高等級的龍,若失敗則玩家無法獲得更高等級的龍但返還1只參與合成的龍。如果要使獲得太古龍的概率大於等於75%,玩家需要擁有多少隻幼龍?
直接用chatGPT,可能計算的精度不夠
理論實數解一樣是 32.8
但是到整數時,卻認為攻擊力增加35是最高
第二個像是我學編程時,書上的作業題。
還是扔給chatGPT寫代碼。
# 动态调整方案代码(将单位从ms转换为s)
# 初始参数
attack = 100 # 初始攻击力
interval = 1.0 # 初始攻击间隔(s)
points = 100 # 升级点数
attack_increase = 1.5 # 每次提升攻击力
interval_multiplier = 0.99 # 每次攻击间隔缩短的比例
# 记录最终分配
attack_upgrades = 0
interval_upgrades = 0
# 动态分配点数
for _ in range(points):
# 计算两种升级后的DPS
dps_increase_attack = (attack + attack_increase) / interval
dps_increase_interval = attack / (interval * interval_multiplier)
# 比较收益,选择收益更高的升级
if dps_increase_attack > dps_increase_interval:
attack += attack_increase
attack_upgrades += 1
else:
interval *= interval_multiplier
interval_upgrades += 1
# 最终DPS
final_dps = attack / interval
# 输出结果
print(f"动态调整:攻击力升级 {attack_upgrades} 次,攻击间隔升级 {interval_upgrades} 次")
print(f"最大DPS为 {final_dps:.2f}")
結果是:
动态调整:攻击力升级 33 次,攻击间隔升级 67 次
最大DPS为 293.15
有不少,每次想起來的時候都會楞上一下,所以有過好幾次聊天到一半突然卡殼的經歷。不過說來也奇怪,只有這些記憶自發地冒出來的時候我會感到五味雜陳,主動去想它們反倒不會有太大情緒上的波動。
當然也有一些自己不想知道,但說出去沒有關係的祕密,比如我在和不認識的人或者龍打招呼的時候,會習慣性的猜測對方可能更能接受的語言模式,然後再在進一步聊天的時候慢慢調整,以期在一開始給對方一個好印象。但這麼做難免會猜錯不少,以至於有好幾次被吐槽“就像聊着聊着就像換了個語言模塊一樣”,但因爲從來沒機會在一開始就這個習慣和對方打好招呼,也就成了“早了說不出去,晚了沒必要說”的祕密。每次出現這種情況我都挺爲難的,所以確實不是很願意想起來。
2.
感覺就是計算量略大,還是直接丟個ai跑代碼輕鬆。肯定不是因爲我並沒有學過python:
def calculate_dps(attr_points_attack, attr_points_interval):
# 初始攻擊力
attack_power = 100
# 初始攻擊間隔(毫秒)
attack_interval = 1000
# 總屬性點
total_attr_points = 100
# 消耗屬性點增加攻擊力
attack_power += attr_points_attack * 1.5
# 消耗屬性點縮短攻擊間隔
attack_interval *= (0.99 ** attr_points_interval)
# 每秒攻擊次數
attacks_per_second = 1000 / attack_interval
# 每秒傷害
dps = attack_power * attacks_per_second
return dps
def main():
max_dps = 0
best_attr_points_attack = 0
best_attr_points_interval = 0
# 窮舉所有可能的屬性點分配方式
for i in range(101):
for j in range(101 - i):
k = 100 - i - j
dps = calculate_dps(i, j)
if dps > max_dps:
max_dps = dps
best_attr_points_attack = i
best_attr_points_interval = j
print(f"最大每秒傷害爲: {max_dps}")
print(f"最佳的屬性點分配方案是將 {best_attr_points_attack} 點分配給攻擊力,{best_attr_points_interval} 點分配給攻擊間隔。")
if __name__ == "__main__":
main()
最后修改: 羽落 (2025-01-06 13:12:08)
這片土地已無法孕育出“我”,我憧憬龍族至寶中簡單而又矛盾的眷族關係,而這在當下無論簽訂契約與否,都是很難復刻的,如果可以選擇的話,我可能不會與之交易吧。
若是沒得選 ,我就儘可能的去尋找龍友,與之接觸,儘管痕跡會消失,但只要留下朦朧的“感覺”,對我而言就足夠了。
平靜死去 期待來生
需要達到:虯龍,發帖數100
https://yinglong.org/forum/viewtopic.php?id=234
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https://chatgpt.com/share/677b05f4-3864-8004-a5bf-b273da0bfe0f
看來樓裏的三位龍友達成共識了
接下來是第2題:
你在遊戲中操控某個龍角色,龍的初始攻擊力爲100,初始攻擊間隔爲1000毫秒,每次攻擊時有多少攻擊力就造成多少傷害,該龍同時附帶100屬性點。你可以選擇消耗1屬性點使龍增加1.5攻擊力或縮短攻擊間隔至原先的99%。怎樣分配屬性點才能最大化龍造成的平均每秒傷害?
把坑全部踩了一遍,最後我的結果也是1015,概率爲0.066704