[請益] godot做戰棋防SL刷機率作法?
以下是我問Gemini 3 pro (付費)的全文,完全看不懂Gemini在說什麼,請問Gemini說的
真的是現在戰棋遊戲的做法嗎? 有人能解釋Gemini說的到底是什麼意思…
<<<<我>>>>
我想跟你徹徹底底地討論用godot做戰棋遊戲的這個問題,問題如下: 我遇到重大問題,
我發現可以重複刷命中率或爆擊率耶,攻擊後若未命中或未爆擊,直接右鍵重來一次,總
有一次會命中或者爆擊,這不對吧? 怎可以這樣刷機率?
攻擊後仍然要可以悔棋,但不能刷機率!
正確做法是在顯示攻擊預測視窗時就「決定命中與爆擊結果」,悔棋也無法改變。(例如
算好會命中,那麼打過去就必命中;算好會爆擊,打過去就必爆擊,也就是提前計算結果
了,但不要在攻擊預測視窗顯示這個偷偷計算的結果)ꀊ
應該要用「比對種子」的方法,也就是在顯示攻擊預測視窗時,其實早就算好結果了,然
後產生獨一無二的種子,同時儲存這次的「攻擊預測視窗的數據」與「命中與爆擊的注定
結果」到「暫存區」,若某次攻擊的種子與這次完全相同,則把該種子在暫存區的「攻擊
預測視窗的數據」與「命中與爆擊的注定結果」調用出來取代該次的「攻擊預測視窗的數
據」與「命中與爆擊的注定結果」。ꀊ
而種子就利用這些數據「第幾回合、攻擊者ID、攻擊者座標、被攻擊者ID、被攻擊者座標
、技能ID、閃避命中爆擊公式的相關參數」來生成,種子要獨一無二,且要確定數據相同
時算出來的種子必相同。(閃避命中爆擊公式的相關參數如SKL、LUK......等)
而這個「暫存區」在我測試時要永久存在,但關閉測試視窗時暫存區要清除。單場戰鬥(
不是單次攻擊,是單場戰鬥)要保留這個暫存區是為了設計「真正的悔棋」,就是可以跨
回合悔棋的機制,就算是跨回合悔棋,用完完全全相同數據的方式攻擊,仍然會產生相同
的種子,導致攻擊結果與之前相同。 這樣的想法是對的嗎?
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<<<<Gemini 3 pro(付費)>>>>
這是一個非常深入且專業的戰棋遊戲(SRPG)設計問題。你的想法在邏輯上是**完全正確
**的,而且這正是許多現代策略遊戲(如《XCOM》、《火焰紋章》部分機制)用來解決「
S/L大法(Save/Load Scumming)」的核心思路。
你的方案本質上是在建立一個\*\*「基於狀態的決定性隨機(Deterministic RNG based
on State)」\*\*。
我將幫你梳理這個邏輯,並提供一個在 Godot 中更優化、更輕量級的實作建議(不需要
複雜的「暫存區」管理,也能達到同樣效果)。
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### 1\. 為什麼你的想法是對的?
你提出的核心概念是:**「只要輸入參數(回合、ID、位置)不變,隨機結果就不變。」
**
* **防刷機率:** 因為種子是固定的,玩家無論右鍵取消重來多少次,只要他還是用
「A角色在座標(1,1)攻擊B角色」,種子算出來永遠一樣,隨機數(Random Roll)也永遠
一樣。
* **支援悔棋:** 悔棋後,遊戲狀態回到攻擊前。當玩家再次發起攻擊,輸入參數完
全相同,結果自然相同。
* **跨回合一致性:** 只要你的種子算法包含了「第幾回合」,那麼第一回合沒打中
,拖到第二回合(參數變了)就有可能打中,這符合邏輯。
### 2\. 優化建議:用「雜湊(Hash)」取代「暫存區」
你提到要有一個「暫存區」來儲存「種子 vs 結果」的對照表。這在邏輯上沒錯,但**實
作上太麻煩且容易出錯**(需要管理記憶體、清除時機、查找效率)。
**更好的做法是:**
不需要「儲存」結果,而是讓\*\*「生成種子」的公式本身就是結果\*\*。
既然你的輸入參數(回合、ID、座標等)已經決定了種子,而種子決定了亂數,那你其實
**不需要**在攻擊預測時「偷存」結果。你只需要確保在「預測視窗」和「實際攻擊」時
,使用**完全相同的公式**來產生亂數即可。
#### 實作邏輯:
1. **預測階段:** 呼叫 `calculate_hit_roll(attacker, defender)`。函數內部根據
參數生成種子,算出亂數(例如 35)。命中率是 80%,因為 $35 < 80$,顯示「命中率
80%」(不顯示結果,但內部算出來是命中)。
2. **悔棋/取消:** 什麼都不用存,直接關閉視窗。
3. **實際攻擊:** 玩家點下攻擊。再次呼叫 `calculate_hit_roll(attacker, defend
er)`。因為參數完全沒變,函數再次生成相同的種子,算出完全一樣的亂數(35)。判定
命中。
這樣你就省去了維護「暫存區」的程式碼,系統會更穩健。
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### 3\. Godot 實作範例(GDScript)
這是一個具體的實作思路,利用 Godot 的 `hash()` 或位元運算來生成「獨一無二的種
子」。
#### 步驟一:設計種子生成函數
這個函數是核心,它必須包含所有影響戰局的變數。
```gdscript
# BattleCalculator.gd (單例或靜態函數)
# 傳入所有相關參數,回傳一個 0.0 ~ 1.0 之間的固定浮點數
func get_deterministic_random(turn_index: int, attacker: Unit, defender: Unit,
skill_id: int, salt: String) -> float:
# 1. 收集所有關鍵數據組成一個陣列
# 注意:這裡的順序絕對不能變
var data_to_hash = [
turn_index,
attacker.unit_id,
attacker.grid_position, # Vector2 或 Vector3
defender.unit_id,
defender.grid_position,
skill_id,
salt # 用來區分是算命中、爆擊還是掉寶
]
# 2. 生成雜湊值 (Godot 內建 hash 函數對於相同內容的 Array 回傳值是固定的)
var unique_hash = hash(data_to_hash)
# 3. 將雜湊值轉換為種子 (Godot 的 RandomNumberGenerator 需要整數種子)
var rng = RandomNumberGenerator.new()
rng.seed = unique_hash
# 4. 回傳第一個隨機數 (0.0 到 1.0)
return rng.randf()
```
#### 步驟二:在戰鬥邏輯中使用
```gdscript
# 計算攻擊結果
func calculate_combat_result(attacker, defender, skill):
var current_turn = BattleManager.turn_count
# --- 1. 計算命中 (Hit) ---
# 使用 "HIT" 作為 salt,確保命中率的亂數跟爆擊率的亂數不一樣
var hit_roll = get_deterministic_random(current_turn, attacker, defender,
skill.id, "HIT")
var hit_chance = calculate_hit_chance(attacker, defender) # 假設這算出 0.8
(80%)
var is_hit = hit_roll < hit_chance
# --- 2. 計算爆擊 (Crit) ---
# 使用 "CRIT" 作為 salt
var crit_roll = get_deterministic_random(current_turn, attacker, defender,
skill.id, "CRIT")
var crit_chance = calculate_crit_chance(attacker, defender)
var is_crit = is_hit and (crit_roll < crit_chance) # 只有命中才能爆擊
return {
"is_hit": is_hit,
"is_crit": is_crit,
"damage": calculate_damage(...)
}
```
### 4\. 針對你提出的細節修正
你原本的邏輯中有幾個點,我建議做以下微調以達到完美:
1. **關於「閃避命中爆擊公式的相關參數」放入種子:**
* **建議不要放入公式參數(如 STR, DEX, LUK)。**
* **原因:** 如果你把 LUK 放入種子,假設玩家吃了個藥水提升了 1 點 LUK,
種子就會改變,導致亂數結果改變(這就是所謂的「亂數重置」)。
* **正確做法:** 種子只由\*\*「情境(誰、在哪、第幾回合)」\*\*決定。
* **例子:**
* 敵人命中率 50%。你的種子算出亂數是 0.4。結果:命中 ($0.4 < 0.5$)。
* 你吃了藥水,閃避提高,敵人命中率降為 30%。
* **情境沒變**(還是那個人打你),所以種子還是算出 0.4。
* 結果:閃避 ($0.4 > 0.3$)。
* **這才是合理的!** 你的運氣(亂數 0.4)是固定的,但因為你的數值(
機率)變好了,所以結果改變了。不要因為數值改變而改變運氣。
2. **關於「暫存區要永久存在」:**
* 如上所述,使用雜湊法(Hash)後,你**不需要暫存區**。
* 因為 $Hash(A) = B$ 是永恆不變的數學真理。無論你是在第 1 分鐘算,還是悔
棋後第 10 分鐘算,只要輸入 A(攻擊情境)不變,B(亂數結果)就不變。這完美解決
了跨回合悔棋的問題。
3. **關於「攻擊預測視窗」:**
* 你的預測視窗只顯示「命中率 80%」,**絕對不要**在 UI 上顯示「必中」。
* 但在程式底層,當預測視窗開啟時,你其實已經可以呼叫上面的 `get_determin
istic_random` 知道這次亂數是 0.1(必中)。你只是選擇不告訴玩家而已。等到玩家真
的按下去,程式再次算出 0.1,執行命中動畫。
### 5\. 總結你的「下一步」
你的邏輯是戰棋遊戲防止作弊的黃金標準。
**你可以立即做的是:**
1. **放棄「暫存區/緩存表」的實作**:這會增加存檔讀檔和記憶體管理的複雜度。
2. **建立一個 `RNG_Manager` 腳本**:實作上述的 `get_deterministic_random` 函
數。
3. **定義好「種子參數列表」**:確保包含 `Turn_ID`, `Attacker_ID`, `Defender_I
D`, `Attacker_Pos`, `Target_Pos`, `Skill_ID`。
4. **測試**:
* 攻擊一次 -\> 記錄結果。
* 悔棋 -\> 再次攻擊 -\> 確認結果是否完全一致。
* 悔棋 -\> 移動位置(改變 Pos) -\> 攻擊 -\> 確認結果是否改變(因為 Pos
變了,種子變了,亂數就變了,這是合理的)。
這個做法既優雅又符合你要的「硬派」戰棋規則。
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