——我是一条咸鱼
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深海狂鲨
1. 概率游戏，遵循“自然概率＞人工干预”原则，更能激发博弈类游戏的趣味性
2. 系统自动调节，设计者必须保证各种状态下回收率、命中率的可控性
3. 数值设计与功能需求一致，但不具备普适性，具体项目需具体分析
捕鱼公式演化
1. 标准公式：捕获概率 = 鱼炮分值 (1 - 抽水率) / 鱼分值
捕获概率越高，鱼越好打，系统放分；反之鱼越难打，系统吃分
玩家捕鱼时，使用的鱼炮分值越大，捕获概率越高
抽水率即游戏平台的收入来源，抽水率越大，捕获概率越低
鱼分值越高的目标（大鱼），捕获概率越低
2. 吃分放分期望流程
现出分：衡量系统输赢程度的系统参数
友好度：玩家捕鱼的难易程度，越容易捕鱼，友好度越高，反之越低
注释：“现出分”“友好度”，先了解概念，后文会详细说明计算方法
吃分放分流程图
3. 优化公式：捕获概率 = （ 1 - 抽水率万分比 / 10000） （ 基础捕获概率万分比 + 鱼炮分值 / 捕鱼房底注 / 5 ） 1.1^（黑白用户万分比/100 + 友好度万分比 /100）
<2.1>（ 1 - 抽水率万分比/ 10000）
为后续Python验证数据的便利性，所有百分比概率或浮点数，转换为万分比
效用等同于标准公式的（1 - 抽水率）
<2.2> 基础捕获概率万分比 + 鱼炮分值/捕鱼房底注/5
基础捕获概率万分比= （1/鱼分值）10000 + 基础修正值
鱼分值为命中目标的返奖倍率，例如鱼炮x分，成功命中某鱼分值y，则奖励 xy分（1/鱼分值即为目标鱼种的基础捕获概率）
基础修正值：手动修正基础捕获概率的参数
基础捕获概率万分比
鱼炮分值/捕鱼房底注/5：玩家使用的鱼炮分值越大，成功捕获的概率越高
鱼炮分值：发射一枚鱼炮的分值（鱼炮分值 = 鱼炮默认分值捕鱼房底注）
鱼炮种类及返奖分值
捕鱼房底注：
捕鱼房场次
<2.3> 1.1^（黑白用户万分比/100 + 友好度万分比 /100）
指数形状的作用：能达成xx%~xxx%的浮动效果
指数效果示例
黑白用户万分比：给玩家定性（白名单、正常、黑名单），白名单捕鱼较为容易，黑名单捕鱼更困难
友好度万分比：现出分影响友好度和抽水率
黑与白
黑白名单控制规则1. 当前返奖率决定玩家在黑白名单中的位置
当前返奖率 ≥ 1.5时，黑白用户万分比的值 == -500
当前返奖率 ≤ 0.5时，黑白用户万分比的值 == 500
0.5<当前返奖率<1.5时，黑白用户万分比的值 == 0
黑白正常名单
2. 当前返奖率 = 玩家累计赢分 / 玩家累计输分
当前返奖率：每30分钟重算1次；核算当日0点至当前时间的数值
玩家累计赢分：单个玩家累计赢分总和
玩家累计输分：单个玩家累计输分总和
友好度
现出分规则1. 现出分影响友好度万分比、抽水率万分比
现出分 ＞ 800000时，系统大赚：友好度万分比 == 400，抽水率万分比 == 300
400000 ≤ 现出分 ≤ 800000，系统中赚：友好度万分比 == 200，抽水率万分比 == 400
0 ≤ 现出分 ＜400000，系统小赚：友好度万分比 == 100，抽水率万分比 == 500
-400000 ＜ 现出分 ＜0，系统小亏：友好度万分比 == -100，抽水率万分比 == 500
-800000 ≤ 现出分 ≤ -400000，系统中亏：友好度万分比 == -300，抽水率万分比 == 700
-800000 ＜ 现出分，系统大亏：友好度万分比 == -600，抽水率万分比 == 900
现出分
2. 现出分 = 系统累计吃分 - 系统累计出分 + 系统默认现出分
现出分：每30分钟重算1次；核算当日0点至当前时间的数值
系统累计吃分：所有玩家输分总和，扣除抽水的分值
系统累计出分：所有玩家赢分总和
大鱼
大鱼控制逻辑1. 高倍返奖的鱼种，需控制出现频率，制造稀缺性（定义大鱼：id={31,32,33,34,35,36,37,40}的鱼种）
2. 大鱼出现权重 = 基础权重 + 动态权重（同一渔场，所有玩家每捕获m只非大鱼，动态权重增加n）
m = 同一渔场所有玩家捕获非大鱼的累计数量
当 m == 设定界线时，动态权重 + n，并重置 m 的值为0
3. 每成功刷出一条大鱼，重置动态权重的值为0
4. 每间隔指定时间 t，判定一次大鱼是否出现
5. 任何一条游出屏幕的大鱼，都自动销毁
未完待续
