如果原始dam是1001,
如果物理攻击一次dam是173,那么pvp dam是43.25,紧接着4个ice blast的dam都是1.75
那么实际life的变化就是:
1001,957.75,956,954.25,952.5,950.75
显示的life是:
1001,957,956,954,952,950
统计到的life减少的量是:
44,1,2,2,2
由于第1次ice blast看起来只减少1life,说明这个时候life实际值是xx.00,因此可以判断出第1hit的实际dam不是44,而是44-1+1*0.25=43.25.

如此的方法就能知道出life小数数值。

1.3 min dam的错误显示

通过1.2所想到的方法,把测试1改良以后重新测试了一次

测试3
攻击方pal:clvl90,普通攻击,显示dam171-172,显示ar524,str200,使用3孔秘仪镶2×12#,并且用了2个3max/20life的小符。
攻击方sor:clvl90,1级ice blast攻击,显示dam10
防守方bar:clvl90,显示life1001/1001,def5,4r30,未加其他的任何属性点和技能点。

具体数据:
格式为:
(上次剩余life)-(pal攻击以后的剩余life)-(sor进行第x次攻击的时候只减少1life),(pal攻击实际dam)
1001-958-4hit,43
951--908-4hit,43
901--858-4hit,43
851--807-1hit,43.25
806--763-4hit,43
756--712-1hit,43.25
711,这里sor误操作使用了显示dam为1-2拳头dam攻击使life变为710,然后sor的2ice blast以后life为708,707,显然拳头造成了2/4=0.5dam
但为了数据与前面保持一致,让bar全恢复life,life从1001life从新开始
1001-957-1hit,43.25
956--912-1hit,43.25
911--867-2hit,43.5
864--821-3hit,42.75
816--772-2hit,43.5
769--725-1hit,43.25
724--681-4hit,43
674--631-3hit,42.75
626--583-4hit,43
576--532-2hit,43.5
529--485-2hit,43.5
482--439-4hit,43
432--388-2hit,43.5
385--342-3hit,42.75
337--293-2hit,43.5
290--247-4hit,43
240--196-1hit,43.25
185--151-1hit,43.25
150--107-4hit,43
100--56--1hit,43.25
55---12--3hit,42.75
7

统计以后发现
42.75----4
43-------9
43.25----8
43.5-----6

由于样本数量比较小,数据出现的频率参考价值是不大的,只考虑其波动变化范围。
实际dam波动是42.75-43.5,
则正确的显示dam应该是171-174,
而实际显示dam却是171-172。

因此我得到一个初步的构想:当武器的min大于max的时候,显示的max dam会比实际max dam偏小一点。

1.4 基本正确的dam显示

这次我仍然用了一把波动很小的武器,不过min<max.

测试4
攻击方pal:clvl90,普通攻击,显示dam147-150,str200,使用3孔秘仪镶1×12#
攻击方sor:clvl90,1级ice blast攻击,显示dam10
防守方bar:clvl90,显示life1001/1001,def5,4r30,未加其他的任何属性点和技能点。


测试数据
1001-964-4hit,37
957--920-4hit,37
913--876-3hit,36.75
871--834-4hit,37
827--790-4hit,37
783--745-2hit,37.5
742--705-4hit,37
698--661-4hit,37
654--617-4hit,37
610--573-4hit,37
566--529-4hit,37
522--484-2hit,37.5
481--444-3hit,36.75
439--401-2hit,37.5
398--360-1hit,37.25
359--321-2hit,37.5
318--281-3hit,36.75
276--238-1hit,37.25
237--未命中
237--200-4hit,37
193--156-4hit,37
149--112-3hit,36.75
107--69--2hit,37.5
66---28--1hit,37.25
27

1001-964-4hit,37
957--919-1hit,37.25
918--881-4hit,37
874--836-2hit,37.5
833--796-4hit,37
789--752-4hit,37
745--708-4hit,37
701--663-2hit,37.5
660--623-3hit,36.75
628--580-2hit,37.5
577--540-3hit,36.75
535--497-1hit,37.25
496--458-1hit,37.25
457--419-2hit,37.5
416--未命中
416--379-4hit,37
372--335-3hit,36.75
330--292-2hit,37.5
289--未命中
289--未命中
289--251-2hit,37.5
248--210-1hit,37.25
209--171-1hit,37.25
170--132-1hit,37.25
131--94--3hit,36.75
89---52--4hit,37
45---7---1hit,37.25
6

统计dam波动以后发现
36.75-------8
37----------18
37.25-------10
37.5--------10

波动为36.75-37.5,与实际显示的dam147-150完全符合,这真是个令人兴奋的结果。


第一章总结:
1 life是有隐藏的小数的,其精度很有可能是8位2进制数。
2 min>max的时候,显示dam会产生错误,显示的max比实际的max要低一点点。
3 min小于max的时候,显示dam基本能正确的反映dam的波动范围。

第二章 均匀分布

通过第一章的几个测试,我们基本可以得到的结论是:攻击造成的实际dam波动在显示的dam范围之内。
下面我将用分析随机变量的数字特征的方法研究dam波动的概率分布状况。

首先用朴实的语言的介绍几个概率的基本概念以帮助大家理解下面的内容:
ps:为了方便理解,有些概念描述非常不严格，还望各位同学见谅

随机变量:简单的说,由于dam是波动的,那么我们每次打出的伤害的具体数值就是一个随机变量,它的取值范围在mindam和maxdam之间,也就是说你运气最好的时候能打出最高的攻击力,运气最差的时候只能打出最低的攻击力,而一般打出来的不是最高也不是最低,而是介于它们之间。

期望和平均值:假设你攻击了一万次一共造成了400000的伤害,那么我们就说你的攻击力的平均值是400000除以10000也就是40,均值会趋近于一个固定的常数也就是期望了。
有人会说我前10次打了400伤害平均就是40,后10次只打了380点伤害平均就是38,这是怎么回事？
概率论告诉我们,只有当攻击次数为无穷大的时候平均值才会成为常数,而次数太少的话会产生随机的误差,这种误差我们叫做抽样误差,它是不可避免的,而次数越多抽样误差就越小,直到次数趋近无穷次的时候抽样误差也趋近为0。
简单的说无穷次统计以后的得出的平均值就叫做随机变量的期望。

均方差和方差: 
均方差计算方法是:先计算 （每次的攻击力-平均值）的平方,然后所有的平方数相加,最后除以次数
这样一个数据可以表示攻击力的波动状况,这个数值越大,波动就越厉害。
当次数到无穷次的时候均方差就叫做随机变量的方差。
简单的举例,如果dam固定为一个常数,它的方差就是0。

均匀分布:简单的说就是在min-max之间的取值几率都一样,举例来说,如果min＝1,max＝10,如果这个攻击力符合均匀分布的话,攻击力为1,2,3,4,5,6,7,8,9,10的几率都是10%。
均匀分布的期望:如果攻击力的波动符合均匀分布,那么它的期望就是(min+max)/2
均匀分布的方差:如果攻击力的波动符合均匀分布,那么它的方差就是(max-min)*(max-min)/12

以下注意:
样本的均值用Ex表示,样本的方差用Dx表示,
总体的均值用E表示,总体方差用D表示。

我们首先用一个dam波动不大的武器来进行测试

测试5
攻击方pal:clvl90,显示dam120-150,str200,使用clean的3孔秘仪
防御方bar:clvl90,显示life1001/1001

测试数据
1001-969-1hit,31.25
968--931-2hit,36.5
928--未命中
928--898-4hit,30
891--854-3hit,36.75
849--813-4hit,36
806--774-4hit,32
767--736-4hit,31
729--695-1hit,33.25
694--4hit
687--651-4hit,36
644--610-4hit,34
603--569-1hit,33.25
568--未命中
568--537-3hit,30.75
532--499-1hit,32.25
498--未命中
498--467-1hit,30.25
466--433-2hit,32.5
430--397-4hit,33
390--359-2hit,30.5
356--325-1hit,30.25
324--290-3hit,33.75
285--248-1hit,36.25
247--211-3hit,35.75
206--169-1hit,36.25
168--136-2hit,31.5
133--99--3hit,33.75
94---59--1hit,34.25
58---21--3hit,36.75
16

共计有效数据26个

统计得到
Ex=33.375
Dx=5.14543

如果假设dam在120-150(30-37.5)上服从均匀分布
其期望是
E=(30+37.5)/2=33.75
D=7.5*7.5/12=4.6875

期望的相对误差是 -0.375/33.75=-1.1%
方差的相对误差是 +(5.14543-4.6875)/4.6875=+9.8%
误差不可谓不大,这应该是由于此次样本太少的缘故,样本数是26,不过就数字特征来看,应该就是均匀分布了。


以下的测试由于数据量比较大,为了方便测试就忽略了小数,而为了保证精度,就大幅度提高了min和max数值,让忽略小数产生的系统误差小于1%。

这次用dam波动比较大的berserk axe

测试6
攻击方pal:clvl90,显示dam297-858,str200,使用295ed的狂战士之斧,min为99,max为286
防御方bar:clvl90,显示life2001/2001


以下是每次攻击剩余的life数值
2001,1852,1645,1437,1251,1078,976,899,704,544,363,156,
2001,1910,1788,1584,1506,1329,1181,1023,845,750,554,350,191,
2001,1792,1606,1470,1262,1140,1039,825,646,436,288,201,
2001,1840,1664,1458,1247,1036,925,743,643,451,299,160,
2001,未命中,1789,1655,1540,1366,1270,1067,985,787,689,613,512,434,238,160

共计有效数据59个
Ex=154.864
Dx=2153.47

如果假设dam在297-858(74.25-214.5)上服从均匀分布
其期望是
E=(214.5+74.25)/2=144.375
D=(214.5-74.25)*(214.5-74.25)/12=1639.171875

期望的相对误差是 (154.864-144.375)/144.375=+7.3%
方差的相对误差是 (2153.47-1639.171875)/1639.171875=31%

这次的样本数量不小,达到了59个,不过误差却是高的惊人,
不过可喜的是样本的期望和方差却是同步提高的,
我的设想是样本还是服从均匀分布的,不过由于dam显示错误的原因,实际期望和方差的数字特征于显示dam不匹配!

测试7
这次给装备上用了很多ed/max珠宝,大幅度提高的dam以减小忽略小数造成的误差
攻击方pal:clvl90,普通攻击,显示dam737-3050,str381,使用295ed的狂战士之斧+2*40ed/15max,使用4孔血甲+4×40ed/15max,武器的min为119,max为372
防御方bar:clvl90,显示life2933/2933

以下是每次攻击剩余的life数值
2933,2430,2051,1619,1213,1072,591,
2933,2397,2256,1915,1484,972,824,433,
2933,2577,2314,2029,1908,1417,1179,651,173,
2933,2622,2404,1971,1502,872,163,
2933,2516,1994,1410,936,276,
2933,2602,2292,1659,1181,465,
2933,2451,2194,1991,1556,1023,483

共计有效数据43个
Ex=417.372
Dx=23317.5

如果假设dam在737-3050(184.25-762.5)上服从均匀分布
其期望是
E=(762.5+184.25)/2=473.375
D=(762.5-184.25)*(762.5-184.25)/12=27864.421875

期望的相对误差是 (417.372-473.375)/473.375=-12%
方差的相对误差是 (23317.5-27864.421875)/27864.421875=-16%

这次的测试同样表现出相当大的误差,不过奇怪的是这次的均值和均方差都偏低,通过这几次,我越来越以为dam分布不是均匀分布,而是一种近似均匀的分布。


测试8
这次的测试加入了fana(狂热)光环,dam进一步加大

攻击方pal:clvl90,普通攻击,显示dam1181-4885,str381,使用295ed的狂战士之斧+2*40ed/15max,使用4孔血甲+4×40ed/15max,武器的min为119,max为372,fana20级
防御方bar:clvl90,显示life2933/2933

以下是每次攻击剩余的life数值
2933,2133,1607,836
2933,2515,1390,613
2933,2212,1828,1378,416
2933,1790,990
2933,1797,1370,1049
2933,2236,1559,880
2933,2466,1369,364
2933,1885,未命中,742
2933,1907,1275,69
2933,2576,1488,657
2933,1797,952
2933,2213,1510,476
2933,2074,1526,805
2933,2153,1203
2933,1873,1352,616
2933,2360,1777,1108


共计有效数据45个
Ex=781.156
Dx=61578.8

如果假设dam在1181-4885(292.25-1221.25)上服从均匀分布
E=(1221.25+292.25)/2=756.75
D=(1221.25-292.25)*(1221.25-292.25)/12=71920.83

期望的相对误差是 (781.156-756.75)/756.75=+3.2%
方差的相对误差是 (61578.8-71920.83)/71920.83=-14%

此次测试发现期望的误差并不大,而方差却仍然比预期的小不少,就数字特征来看,
个人推测,这样的方差下降的情况也许意味着计算dam的时候是几个不相关的均匀分布的叠加,
一般来说不相关的随机变量叠加以后,得到的新的随即变量的期望和原来几无差别,而方差会减小

但是就数字统计来看误差还没有高到可以否认dam分布的大致形态。

因此我们可以认为d2中dam分布是一个近似的均匀分布,其均值是(min+max)/2,均方差约等于(max-min)*(max-min)/12或略小。

第二章总结:
1 纯物理攻击的dam分布是一个近似的均匀分布,其均值约为(min+max)/2,均方差约为(max-min)*(max-min)/12
2 dam分布不是按照显示的dam分布的,或者说状态栏显示的数字不能够反映dam的真实算法。

依照第二章的结论,我们可以通过数理统计解决一些简单的实际的问题

第三章 均衡的cs效果
待验证课题:ama的cs是如何起作用的？是否大多数双倍打击出现在平均值到最大值之间？

测试原理:
首先做2个测试ama,2者攻击力一样,而前者无cs,或者有xx%的cs
测试以后前者的平均dam取为a,或者的平均dam取为b
如果a*(1+xx%)和b相等,那么说明cs是随机出现在min到max之间的；如果明显不相等,那么就可以认为cs更倾向于出现在min到aver之间（或aver到max之间）。


测试9
攻击方ama:clvl90,ga攻击,显示dam306-2496,ga20级,残忍九头蛇+2×40ed/15max,min为51,max为356,dex245,血甲+4×40ed/15max
防御方bar:clvl90,显示life2933/2933

以下是每次攻击剩余的life数值
2933,2431,2079,1659,1245,1100,484,329
2933,2618,2275,1826,1251,642,383
2933,2315,2118,1896,1539,1154,788,612
2933,2393,2242,1927,1677,1336,883,520
2933,2667,2251,2152,1664,1470,1216,747,335
2933,2527,2034,1573,1326,1004,891,463
2933,2715,2558,2430,2302,1987,1504,1388,1034,575
2933,2852,2229,2049,1652,1075,490
2933,2326,2150,1828,1382,759,282

共计有效数据63个
Ex=364.254
Dx=25464.3
继续验证是否均匀分布306-2496(76.5-624)
E=(624+76.5)/2=350.25
D=(624-76.5)*(624-76.5)/12=24979.6875
期望的相对误差是 (364.254-350.25)/350.25=+4.0%
方差的相对误差是 (25464.3-24979.6875)/24979.6875=+1.9%
基本符合


测试10
攻击方ama:clvl90,ga攻击,显示dam306-2496,ga20级,残忍九头蛇+2×40ed/15max,min为51,max为356,dex245,血甲+4×40ed/15max,cs20级68%
防御方bar:clvl90,显示life2933/2933

以下是每次攻击剩余的life数值
2933,2392,2207,1474,1177
2933,2698,1577,1074,
2933,2593,2385,2008,916,
2933,2651,1716,1076,
2933,2433,1686,1205,
2933,2726,1792,1224
2933,2262,1372,696
2933,2731,2409,2162,1165
2933,2358,2191,1754,1332,1054
2933,2808,2586,2128,1418,1166
2933,2125,1942,1334,132
2933,2796,2050,886
2933,2442,1435,1228
2933,1769,786,
2933,1889,1020
2933,2525,2336,1233
2933,2553,1365,846
2933,2218,1354,957

共计有效数据60个
Ex=600.55
Dx=103922
由于cs有68%几率产生,此分布绝对不可能是均匀分布,其方差比均匀分布也要大的多

2次测试发现Ex1=364.254,Ex2=600.55
而364.254*(1+68%)=611.94672
相对误差小于2%,可以认为cs是均匀分布在min到max之间的。

第三章总结:
cs出现在min-max之中任意一点的几率相等,关于cs多出现在aver到max的说法是没有根据的。

第四章:可怕的合并ga

待验证课题:1支穿刺ga每hit的dam是否相等？

测试原理:制造2个ama,前者和后者的dam完全一样,而前者穿刺为0,后者为100%
测试他们发出ga的平均值和方差
如果一支ga每hitdam一样,1ga的5hit的总dam的方差就会是单hit的dam的方差的25倍
证明如下:
D(x)=E(x*x)-E(x)*E(x)
5hitdam都一样
则D(5x)=E(5x*5x)-E(5x)*E(5x)=25[E(x*x)-E(x)*E(x)]=25D(x)

如果一支ga每hitdam不一样,1ga的5hit的总dam的方差就只有单hit的dam的方差的5倍
命题要求：
已知：x，y，z，a，b服从相同的分布，他们的期望和方差完全相同
求证：D(x+y+z+a+b)=5D(x)
证明如下:
D(x)=E(x*x)-E(x)*E(x)
先假设2hit的情况,因为分布率相同,那么E(x)=E(y),E(x*x)=E(y*y)
因为x,y不相关,所以协方差E{[x-E(x)][y-E(y)]}＝0
所以E(xy)=E{[x-E(x)+E(x)][y-E(y)+E(y)]}
 =E{[x-E(x)][y-E(y)]}+E[x-E(x)]E(y)+E[y-E(y)]E(x)+E(x)E(y)
 =0+0+0+E(x)E(x)
 ＝E(x)E(x)
D(x+y)=E[(x+y)*(x+y)]-E(x+y)*E(x+y)
 =E(x*x)+E(y*y)+2E(xy)-[E(x)+E(y)][E(x)+E(y)]
 =2E(x*x)+2E(x)*E(x)-4E(x)*E(x)
 =2[E(x*x)-E(x)*E(x)]
 =2D(x)
同理,如果x,y,z,a,b这5hit都不相关
则D(x+y+z+a+b)=5D(x)

由于穿刺腰带带有10max和15dex,所以必须用一种方案来中和它们，让有穿刺的ama和无穿刺的ama dam一样
我的设计是
非穿刺ama:无cs,显示dam232-1188,ga20级,残忍九头蛇295ed+9dex珠宝,min为43,max为272,dex205,3×2dex,wt15min25max
穿刺100%ama:无cs,显示dam232-1188,ga20级,残忍九头蛇295ed+10min珠宝,min为43+10＝53,max为272,dex205,5×3max,血拳5min,穿刺级别10（直接修改的穿刺,因此不需要升级cs）,穿刺几率71%+33%>100%。


测试11
攻击方ama:clvl90,无cs,ga攻击,显示dam232-1188,ga20级,残忍九头蛇295ed+9dex珠宝,min为43,max为272,dex205,3×2dex,wt
防御方bar:clvl90,显示life2933/2933

以下是每次攻击剩余的life数值
2933,2673,2417,2341,2065,1910,1772,1569,1341,1051,765,674,527,347,123
2933,2754,2505,2369,2209,2078,2002,1724,1629,1566,1387,1175,973,723,429,351,280
2933,2841,2600,2356,2101,1969,1745,1572,1467,1269,1077,914,735,498,331,223
2933,2709,2512,2279,2198,1986,1752,1472,1236,1064,775,553,340,97,
2933,2806,2564

Ex=189.633
Dx=4274.3
若为均匀分布,其dam232-1188(58-297)
E=(297+58)/2=177.5
D=(297-58)(297-58)/12=4760.1
期望的相对误差是 (189.633-177.5)/177.5=+6.8%
方差的相对误差是 (4274.3-4760.1)/4760.1=-10%
期望偏大,方差偏小。


测试12
进行测试13之前顺便用一把镶了6×12#的十字军弓测试了一下ga合并的状态
测试结果
0点,3点,6点,9点方位的攻击,可以明显的看到ga的5hit,这4个点的范围都大约为10度（有几次最后2hit隐形了）
1点半,4点半,7点半,10点半,只能有2hit,这4点各点所包含的范围大约为60度
还剩下80度的空间里可以有3hit,
虽然大部分时间只有2-3hit（注意是只有2-3hit,而不是只看到2-3hit,或者说有2-3hit是在一次穿透中完成的）,但是每次的攻击效果都是5hit的,所以威力最强的合并ga一定是合并了3支ga
max为6000的话,3ga的最大值就是18000,全部cs就是36000,我想这也就是为什么会出现可怕的1000life ko的原因了吧。



测试13
攻击方ama:clvl90,无cs,显示dam232-1188,ga20级,残忍九头蛇295ed+10min珠宝,min为43+10＝53,max为272,dex205,5×3max,血拳5min,穿刺级别10（直接修改的穿刺,因此不需要升级cs）,穿刺几率71%+33%>100%。
防御方bar:clvl90,显示life2933/2933

以下是每次攻击剩余的life数值
2933,1970,1240
2933,1963,1055
2933,1803,1064
2933,2201,1251
2933,2275,1318
2933,2363,1422,695,
2933,2090,1012
2933,2322,1468,677
2933,2010,1298,448
2933,2245,1206,430
2933,2133,1217,405

Ex=839.556
Dx=19241.5

综合测试11的结果,
Ex11=189.633
Dx11=4274.3
Ex13=839.556
Dx13=19241.5

Ex13显然略小于5Ex11,我想这个是由于装备的选择不同造成的,当然还有dam计算方法的因素
而Dx13=19241.5,和5Dx11相差无几,而与25Dx11则完全不是一个概念

根据测试原理可以知道:1支ga的每次穿刺的hit dam都是随机的,各不相关。

第四章总结:
1 合并ga确实是存在的,最多可以有3ga合并,不同的方向合并的程度不一样,但在特定的方位上合并的可能性是100%.（当然这些都是静止状态中的）
2 一支ga每次穿刺的hit dam都不一样。

第五章 ww的连击
待验证课题:1次ww中每hit的dam是否相等？

测试原理和穿刺ga的测试原理完全相同,由于ww的命中率不是100%,统计hit次数,只能靠听hit的声音,为了统计的方便,使用速度为0的武器,大多数情况下ww会是3hit（有5%的miss率,而且ww的方向不好的时候也能3hit,所以有不少不是3hit的ww不参与计算）


测试14
攻击方bar,clvl90,ww攻击,显示dam45-225,str194,ww8级,武器是镶了5#的3孔炎魔之刃,单手状态min15,max75,武器速度0
防御方pal,clvl90,显示life1673/1673

以下是每次攻击剩余的life数值
1673,1545,1431,2hit365,1274,1206,1103,995,902,2hit833,708,606,2hit557,459,377,229,2hit171,70,
1673,1587,1479,2hit1409,1314,2hit1255,1145,998,911,794,722,639,584,471,2hit410,305,234,139,
1673,1560,1490,2hit1393,2hit1305,1214,1125,1001,912,827,741,2hit667,586,464,369,317,224,93
注意:其中带有2hit的表示这次只命中了2hit,此数据不参与统计计算

共计无效数据10个,,都是2hit的
有效数据41个

Ex=98.1951
Dx=466.303
以上是3hit效果
由于单hit服从近似的均匀分布45-225（11.25-56.25)
E=(56.25+11.25)/2=33.75
D=(56.25-11.25)(56.25-11.25)/12=168.75

Dx与3倍的D相当接近，而与9倍的D相去甚远,因此我们可以认定1个ww中的每hit都是随机的,各不相关。

第五章总结:
1个ww中的每hit都是随机的,各不相关,从概率论的角度看,相对来说方差不会很大,这意味着单ww多hit攻击的总攻击力波动不会太大。

LZ素强�

不是偶，是写这篇文章的人。他一定是名牌大学理工科的高才生�

的确很经典，但也确实老了点……
我怀疑某些学文的同学看得懂看不懂…�

很久以前好像看过.....

文章是有点老，不过很多东西现在还是适用的。我也是看到吧里没这篇文章才转来的。

如果文章大多数地方看不懂，那直接看8楼结论吧�

我们要记住伟大的计算机先驱者冯·诺依曼的一句名言：“任何相信依靠一台机械的或是电气驱动手段运作的机器能够产生真正意义上随即数的人，都是疯子”

……共勉吧

跟玩家的风险偏好有关

PS 精品坟

......太你妈专业了......= =
只看结论了......= =

太强大了。

妈呀，看看结论就好了

marked

直接看结论吧，太麻烦了

除了LZ没有计算自由度之外，我觉得其他数理运算过程基本没问题，但是自由度在计算过程中造成分母缩小了，造成数据有所偏差。按照标准的统计方法，你只要把这堆东西放进程序里面运算，他就会考虑自由度的问题，但是不知道LZ是不是手动计算的。若不是，就要每次计算时候减去自由度

挖坟-_-||
平均伤害是先在武器基础的min和max取平均值，再根据ed放大倍数。因为变量只有武器那。