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您现在的位置：&&&&梦王国与沉睡的100王子王子升级经验表分享
梦100各王子的升级经验是怎样的呢？小编为玩家整理了一些王子的升级经验计算方法，下面感兴趣的玩家快来跟小编一起看看梦王国与沉睡的100王子王子升级经验表分享吧。
在分享表格之前我们先来看看各王子的经验表分类
不知道大家有没有注意到一点，大部分觉醒五星的70级经验是836573但是还有一些觉醒后的活动五星的70级经验要1045716，部分活动四星也存在这样的情况。
在游戏中，王子的升级路线分为六个表(在这里我叫它们ABCDEF)，就像数学公式一样直接可以直接套到对应的王子身上。
拿雪二来做个例子吧。
70级的雪二经验是1045716
90级的雪二经验是2007415
看看70级和90级的数据是不是正好对应着上面表格的F排，那么雪二的升级路线就是属于表格F。各位在将表格F的王子升级到(上表对应等级减1)级的时候会发现下一级的经验刚刚好和表格里的数据对应的上。
如果想知道自己家王子是对应着哪个表的，只要看1级升到2级时所需要的经验就可以了，ABCDEF图表中1-2级的经验值分别为8、10、15、17、20、25，假如说想知道SP里德是属于哪个图表的，就在训练页面点一下，看他升级到2级所需的经验是多少
如图所示，里德的升级所需是20点经验，那么根据表格我们可以判断里德的升级路线属于表E
就算不是1级也能通过查表大概知道自己家男人的经验到底对应哪个图表。
就算就算不知道该怎么查上面那个表，底下也有另一个表可以帮助大家更好的对号入座，目前国服出现过的活动男人已经全部列进了表格中，所以请不用担心不知道自己家的活动男人到底属于哪个表。
下图表中活动王子更新到国服活动【融化的冰淇淋】为止，之后的王子相信大家看完上面的描述之后也能通过查表知道自己家男人升满级大概要多少经验
1.计算手上的猫粮可以将自家王子喂到多少级
比如说我有一只红心，处于觉醒前60级待觉醒的情况
手上有三只五星猫六只四星猫五只三星猫(全是红色猫)，我想知道觉醒后我手上的这点猫粮可以让红心宝宝升到多少级。
这个时候我们就可以算猫粮的经验3&00+5&
算完经验查表，在E排里看到330000经验在45-50级，所以可以确定在非大成功或超成功的情况下，我的红心宝宝觉醒后可以被我直接喂到45级以上，当然如果各位有兴趣的话也可以算一下万一出了大成功或者超成功可以升到多少级【
2.反过来我们也可以计算喂饱男人需要多少猫
记得我刚入坑的时候，总想着存一波五星红猫，然后等红心来了之后一秒觉醒一秒满级(粉星星还要等我再刷出四只)
然后我就开始算&&红心宝宝是表E，如表所示，表E从未觉醒1级到觉醒后90级所需经验一共是
然后再除以五星猫的经验=28.9，很好我要存大约29只红五星猫才能两秒钟让一只红心宝宝头戴粉星星(忽略自己喂自己的经验，四只1级五星王子是两万左右经验)算出结果的那一刻是不是感觉世界都灰暗了呢
但是29只五星猫=145只四星猫，按照以往经验，无缝怒肝一天训练还是可以直接喂饱一个满破的活五的w大家如果愿意肝也是可以喂饱很多只满破活五的
3.合理规划一天的训练任务内容
这条是针对每天都肝训练任务的甘地公举们的。
每天都肝的话可以通过统计得知自己一天能肝出多少可以喂给王子的经验。
我这边的统计结果是无缝刷(一天55-60把算)可以刷出180-250w这个区间段总量的猫粮(包含大成功超成功在内)
于是我就可以根据自己家王子的饭量规划一天的猫粮可以喂到谁身上。
宝宝要打一天绿猫，但是我该喂给谁呢?
1.一只未觉醒的1级总攻(觉醒材料齐且满破)
2.一只未觉醒的1级吉柯(觉醒材料齐)
3.一只觉醒了的1级伊利亚
已知一只总攻觉醒前需要70w经验，觉醒后到70级要104w，到90级则需要吃200w经验
一只吉柯觉醒前需要35w经验，觉醒后到60级需要56w
一只伊利亚觉醒后到60级需要56w经验。
所以我可以觉醒然后喂饱一只吉柯、喂饱一只伊利亚、再觉醒一只总攻
需要的经验量为35w+56w+56w+70w=217w，正好处在那个区间内，所以运气好一些的话我可以拿两张结局CG再觉醒一只总攻开腾床位【
然后第二次的绿训练我就可以集一整天肝力把总攻怒推到90级，这么一想就有动力多了【
类型：角色养成类型： 4.0
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136.4MB|角色养成|外语
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优游网订阅号七日杀人物升级经验 获得技能点修改方法介绍_精彩库游戏网
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有不少玩家对七日杀人物升级经验 &获得技能点修改方法介绍这个攻略不太了解，下面让小编来帮各位解答，有需要的玩家可以参考一下，希望能帮助各位玩家！
　　首先找到7 Days To Die\ Data\ Config 文件夹里的progression.xml文件，用记事本打开
　　找到下面的选项，右边是翻译
　　progression&
　　&player
　　max_level=&200& 最高等级
　　exp_to_level=&200& 升级所需经验
　　experience_multiplier=&1.02& 这个你可以理解为每升一级，经验叠加的系数。相当于你2级升3级就是200X1.02
　　skill_points_per_level=&50& 这个是每升一级给你多少技能点
　　skill_point_multiplier=&1.0482&/& 跟经验一样。每级给你的技能点。叠加
　　&skills
　　max_level=&100& 技能最高等级
　　exp_to_level=&90& 技能升级所要的经验数
　　experience_multiplier=&1.02&
　　skill_point_cost_multiplier=&1&&
　　&!--USAGE SKILLS--&
　　数字是自己修改的，不过建议不要改的太过分，可以就按照上面给出的数据改着试试，觉得不好再换嘛。
　　以上就是小编为玩家带来的游戏攻略，希望对玩家们在游戏中有所帮助！
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减法公式：受到伤害=敌人攻击力-防御力除法公式：受到伤害＝敌人攻击力*敌人攻击力/（防御力+敌人攻击力）乘法公式：受到伤害＝敌人攻击力*（1-免伤率）经典概率算法圆桌概率算法属性池概念
=======号更新============来填坑了。。。。没做过DOTA类游戏的平衡，LOL也玩得不多，只能说下我自己的办法第一个问题：符文系统和天赋系统存在的必要性和对战局的影响？先引入两个概念：Ehp：effective health point 有效生命Ehp受自身的HP、闪避、防御、护甲、韧性、格挡、招架、免伤、技能系数、等级加成、各种抗性等等数值影响。举例：假如你有1W生命，且有50%减伤（与对方命中无关），那你的ehp就是2W。Edps：effective damage per
second有效输出Edps受自身的攻击力、命中值、暴击率、暴击效果、穿刺、急速、等级加成、各种属性攻等等数值影响。举例：假如你的输出间隔是1S，100%命中，攻击力为100，暴击率为100%，暴击效果为150%，则你的edps为150。则在在两个人之间的胜负结果，始终可以用下面的公式来表示：所谓的符文、天赋、装备等等各种系统，归根结底都是对人物数值的影响，本质上并无任何区别，每新增一个系统，不过是把每个属性的数值成长上限放高而已。所有以上没有哪个系统是必要存在的，今天可以做成符文系统，明天还可以换成后宫加成系统，表现形式不同而已。至于对战局的影响，最优解的问题会谈到。第二个问题：关于数值成长中最优解的存在（开会去。。。晚点填）==============================================================ELO等级分体系（很久之前做过的PPT，东西太多有点乱，粘一部分上来）简介ELO等级分体系是根据它的推广者埃洛(elo) 名字命名，它是一种以数值表示的体系，将等级差别转化 为分数或取胜概率。理论基础粗略看一下很多比赛的成绩表，能够看出某个选手的表现是有起伏的，即有“状态”之分。强手未必恒定表现好于弱手，每人之状态在不同的日子不同的比赛里都会有好坏不同。而总的来说整个生涯里每一点上，一名选手的表现将大致围绕在某个平均水平上下波动，有时会有背离，而出现大背离的情况比出现小背离的情况频率要低。于是，有了ELO体系的第一个假定：可以建立这么一个等级量表，某个体在这个表里的不同表现将正常分布。第二个假定简单地说：在某一个特定的实力范畴里，尽管可能存在实力上的差异，但总的来说可以预期没有谁比谁好或差很多。由此可以定量划分区间。等级量表-区间尺度等级差别是可能性方面的唯一重要因素。指对阵双方谁有多大机会胜/负/和，唯一影响因素在于他们之间的等级差别，这样排除了难以确定的“状态好坏”(第一假定)，也排除了具体谁对谁的影响(第二假定)。因此即使出现“爆冷”或 “克星”，也视为偶发情况，因为ELO体系是建立在样本足够大量的统计基础上的。标准分类间隔（附表）即某一个等级里最高与最低之间的差别。在国际象棋里，FIDE(即国际棋联)采用每200分为一个间隔的分类法，并且给每一个间隔取一个名字或排名以更好分辨。常态分布函数强手未必总是胜过弱手，于是就使用一个“常态分布函数来代表一名选手的波动表现，这是统计学上的概念。从这个函数里可以得出另一个函数叫“常态概率函数” ，这个就定义了根据比赛对抗结果可得出的等级差别，或者根据已知的等级差别可得出的预期比赛对抗结果。它是这样的：P(D)这个值，就是以等级分差别D为自变量计算出来的预期取胜可能性(预期得分率)，它可近似用下面这个公式来计算:举例一Ra：表示队伍A当前的等级分Rb：表示队伍B当前的等级分Sa表示队伍A的比赛结果，胜利S值为1，平局S值为0.5，失败S值为0Ea：表示A在这场比赛中的胜负值期望Eb：表示B在这场比赛中的胜负值期望其中Ea+Eb=1，也就是胜率和为1举例二一个等级分1950的选手，她的对手等级分1700分，那么她取胜的机会有多大呢？ 等级分差别D=0，代入上面那么近似计算公式，就是：也就是说，她胜利的机会有80.8%，大约是81%。事实上，看下表，即可得知等级分差别在246-256之间的强手预期取胜可能性就是81%。不用计算。也就是说，她胜利的机会有80.8%，大约是81%。事实上，看下表，即可得知等级分差别在246-256之间的强手预期取胜可能性就是81%。不用计算。上面看不懂？没关系！当前等级分公式Rn = Ro + K * (W - We)Rn是赛事后的新等级分；Ro是赛事前的原等级分；K是单局得分的等级分点值，它是一个系数，取值有约定的；W是实际对局得分(胜得1、和得0.5)；We是在原等级分基础上的预期对局得分。 这个公式是用来在连续基础上(也就是每局或每个赛事之后)计算新等级分的。它把最新的表现调整考虑进先前的等级分中。它的逻辑意义是一个选手的表现高于他的预期得分以及低于他的预期失分。系数K决定了事前等级分和本次表现分的相应权数。K值越高，那么越近的赛事表现的分量越大。反之则反之。一般K值范围从10到32。下面是一个K取值参考表：举例三一个队伍等级分1650，比赛中分别与等级分为和1550的三个队伍对了阵，战胜了低分的两个，逼和了最高分的那个。问新等级分是多少？K值取10；Ro=1650；W（胜2和1） = 1 + 1 + 0.5 = 2.5We = P(1650 - 1270) + P(1650 - 1550) + P(1650 - 2050)=0.910 + 0.638 + (1-0.921)=1.627套入第二个公式，即Rn = Ro + K * (W - We) = 1650 + 10 * (2.5 - 1.627) = 1659也就是她在这次赛事后，等级分升了大约9分，成为1659。举例四某竞技场队伍等级分2350，11场比赛5胜6负，K取32；对阵11场情况如下：已知原等级分Ro为2350，已知本次比赛实际对局得分W=5，已知K值取32，已知(总)预期对局得分We为5.24， 计算时可省略为5.2，那么根据公式(2)，Rn = Ro + K * (W - We)，新等级分Rn = 2350 + 32 * (5 - 5.2) = 2343.6 , 大约是2344，比之前下降了。课后小思考①K值如果往上取，会造成什么情况？②K值如果往下取，会造成什么情况？③WOW与DOTA天梯明显的不同在什么地方？④以上的不同为WOW带来了什么漏洞？⑤WOW里队伍积分和个人积分分别有什么用？
双曲线公式用来设计定价阶梯，COC中大量粗暴的使用
战斗系统的公式来来回回就那么几个，就不提了。成长系统其实不需要用公式，手调才是王道。比较有意思的是掉落池的设计。以前梦幻做活动投放的时候，最初搞的不很严谨，好东西比如彩果什么的，都是在第一时间就刷光了（有掉落总量限制，相当于初级的掉落池），所以所有人都急冲冲地卡着活动开始的点冲，服务器压力非常大，后来学聪明了，把活动时间段内分成了很多个部分，每个部分有独立的掉落池，加上一些规则上的完善，服务器压力还是分摊了不少，而且这样掉落也显得更多。这个设计是很值得一用的，尤其在集中投放的时候。
如果你说游戏业最有名的，影响最深远，而且最具传奇性的。肯定是卡马克快速平方根它让计算平方根倒数的计算速度提高了4倍，导致了3D游戏的革命。没有这个算法，恐怕到现在3D游戏里的物体仍然没影子（想想看CS的画面）。这个算法在上世纪就出现了，但是在10年前才引起游戏圈的关注，算法的原理很清楚，但是作为算法核心的那个常数，至今没人知道它是怎么得出来的。有传言说是外星人入侵互联网时留下了这个常数。游戏业各位大牛纷纷在源代码后面写上了一句注释：what the fuck?转一下最早介绍这个事情的文章，应该是来自MSDN的在3D图形编程中，经常要求平方根或平方根的倒数，例如：求向量的长度或将向量归一化。C数学函数库中的sqrt具有理想的精度，但对于3D游戏程式来说速度太慢。我们希望能够在保证足够的精度的同时，进一步提高速度。Carmack在QUAKE3中使用了下面的算法，它第一次在公众场合出现的时候，几乎震住了所有的人。据说该算法其实并不是Carmack发明的，它真正的作者是Nvidia的Gary Tarolli（未经证实）。//// 计算参数x的平方根的倒数//float InvSqrt (float x){ float xhalf = 0.5f*x; int i = *(int*)&x; i = 0x5f3759df - (i && 1); // 计算第一个近似根 x = *(float*)&i; x = x*(1.5f - xhalf*x*x); // 牛顿迭代法}
该算法的本质其实就是牛顿迭代法（Newton-Raphson Method，简称NR），而NR的基础则是泰勒级数（Taylor
Series）。NR是一种求方程的近似根的方法。首先要估计一个与方程的根比较靠近的数值，然后根据公式推算下一个更加近似的数值，不断重复直到可以获
得满意的精度。其公式如下：函数：y=f(x)其一阶导数为：y'=f'(x)则方程：f(x)=0 的第n+1个近似根为x[n+1] = x[n] - f(x[n]) / f'(x[n])NR最关键的地方在于估计第一个近似根。如果该近似根与真根足够靠近的话，那么只需要少数几次迭代，就可以得到满意的解。 现在回过头来看看如何利用牛顿法来解决我们的问题。求平方根的倒数，实际就是求方程1/(x^2)-a=0的解。将该方程按牛顿迭代法的公式展开为：x[n+1]=1/2*x[n]*(3-a*x[n]*x[n])将1/2放到括号里面，就得到了上面那个函数的倒数第二行。 接着，我们要设法估计第一个近似根。这也是上面的函数最神奇的地方。它通过某种方法算出了一个与真根非常接近的近似根，因此它只需要使用一次迭代过程就获得了较满意的解。它是怎样做到的呢？所有的奥妙就在于这一行：i = 0x5f3759df - (i && 1); //
计算第一个近似根超级莫名其妙的语句，不是吗？但仔细想一下的话，还是可以理解的。我们知道，IEEE标准下，float类型的数据在32位系统上是这样
表示的（大体来说就是这样，但省略了很多细节，有兴趣可以GOOGLE）：bits：31 30 ... 031：符号位30-23：共8位，保存指数（E）22-0：共23位，保存尾数（M）所
以，32位的浮点数用十进制实数表示就是：M*2^E。开根然后倒数就是：M^(-1/2)*2^(-E/2)。现在就十分清晰了。语句
i&&1其工作就是将指数除以2，实现2^(E/2)的部分。而前面用一个常数减去它，目的就是得到M^(1/2)同时反转所有指数的符号。至于那个0x5f3759df，呃，我只能说，的确是一个超级的Magic Number。那个Magic
Number是可以推导出来的，但我并不打算在这里讨论，因为实在太繁琐了。简单来说，其原理如下：因为IEEE的浮点数中，尾数M省略了最前面的1，所
以实际的尾数是1+M。如果你在大学上数学课没有打瞌睡的话，那么当你看到(1+M)^(-1/2)这样的形式时，应该会马上联想的到它的泰勒级数展开，
而该展开式的第一项就是常数。下面给出简单的推导过程：对于实数R&0，假设其在IEEE的浮点表示中，指数为E，尾数为M，则：R^(-1/2)= (1+M)^(-1/2) * 2^(-E/2)将(1+M)^(-1/2)按泰勒级数展开，取第一项，得：原式= (1-M/2) * 2^(-E/2)= 2^(-E/2) - (M/2) * 2^(-E/2)如果不考虑指数的符号的话，(M/2)*2^(E/2)正是(R&&1)，而在IEEE表示中，指数的符号只需简单地加上一个偏移即可，而式子的前半部分刚好是个常数，所以原式可以转化为：原式 = C - (M/2)*2^(E/2) = C - (R&&1)，其中C为常数所以只需要解方程：R^(-1/2)= (1+M)^(-1/2) * 2^(-E/2)= C - (R&&1)求出令到相对误差最小的C值就可以了上面的推导过程只是我个人的理解，并未得到证实。而Chris Lomont则在他的论文中详细讨论了最后那个方程的解法，并尝试在实际的机器上寻找最佳的常数C。有兴趣的朋友可以在文末找到他的论文的链接。所以，所谓的Magic Number，并不是从N元宇宙的某个星系由于时空扭曲而掉到地球上的，而是几百年前就有的数学理论。只要熟悉NR和泰勒级数，你我同样有能力作出类似的优化。在上有人做过测试，该函数的相对误差约为0.177585%，速度比C标准库的sqrt提高超过20%。如果增加一次迭代过
程，相对误差可以降低到e-004的级数，但速度也会降到和sqrt差不多。据说在DOOM3中，Carmack通过查找表进一步优化了该算法，精度近乎
完美，而且速度也比原版提高了一截（正在努力弄源码，谁有发我一份）。值得注意的是，在Chris
Lomont的演算中，理论上最优秀的常数（精度最高）是0x5f37642f，并且在实际测试中，如果只使用一次迭代的话，其效果也是最好的。但奇怪的
是，经过两次NR后，在该常数下解的精度将降低得非常厉害（天知道是怎么回事！）。经过实际的测试，Chris
Lomont认为，最优秀的常数是0x5f375a86。如果换成64位的double版本的话，算法还是一样的，而最优常数则为
0x5fe6ec85e7de30da（又一个令人冒汗的Magic Number - -b）。这个算法依赖于浮点数的内部表示和字节顺序，所以是不具移植性的。如果放到Mac上跑就会挂掉。如果想具备可移植性，还是乖乖用sqrt好了。但算法思想是通用的。大家可以尝试推算一下相应的平方根算法。
经典的公式，现今主流用于制作的就是减法和除法的各种拓展公式。太复杂的公式玩家不易理解，制作者也不好操控。
。雷神之锤 III 的亮点。
超级机器人大战系列(SRW)的伤害计算。当年UCG\电软等好几本杂志刊载过。打boss前拿笔狂算然后一炮轰出算出的数对一个初中生产生的满足感你不会懂。补充：感慨一下无人赞同，看来这个系列真的没落了（我从ps2上时***始也是开金手指调钱无脑刷看动画了，反倒是偶尔得简单算下别一炮轰死了那些得留10%以下血什么的人……）
ELO算法：貌似wow和11平台的天梯都有用到
不得不说，跑团 的都知道 DND规则。。有很多套基本上很多龙与地下城背景的游戏（比如经典的无冬之夜）都是由这个演变而来的
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> 生存指南2人物怎么升级 人物经验条在哪里
生存指南2人物怎么升级 人物经验条在哪里
时间： 17:37 |来源：本站原创|
作者：Nicho|点击： 360
　　在《生存指南2》中人物等级提升，可以穿更高的装备武器，学习技能，怪物也会变强。很多刚体验这款游戏的玩家还不知道生存指南2人物怎么升级，这里我们用图文简单介绍下。
　　想获得经验，最好的办法是去接任务，进副本。在出任务之前，可以通过增加难度来获得更多的经验。
　　任务副本中，如果你死掉了，会复活，任务进度也还在，但是结算时获得经验会减少，死得越多，扣得越多。
　　现在，我们回归正题，人物怎么升级。
　　按X键，调出人物界面，右上角点击&general&，就会显示经验条。点击右侧的&&&图标就可以往经验条注入经验并升级啦。
　　经验是累积的，如果你不手动点的话，人物不会升级。
　　Tip：升级可以立刻回满血，所以玩家可以攒着经验，危机时刻升级，瞬间满血满状态。
　　有关生存指南2人物怎么升级就给大家介绍这么多，更多该游戏的最新动态，还请关注巴士单机游戏频道。
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　　神武玩家低级的时候升级最好方法是停级存经验，存到一定量的经验再直接升到一个比较高的级别。但是很多玩家存了经验，但是不知道这些经验够自己升到多少级的。
　　因为神武中玩家提高技能级别也是需要经验的，所以讲卡级是必不可少的。提升技能级别的经验同样需要计算一下，才能知道自己目前存的经验够不够升到高级别点技能的。
　　下面就给大家带来一个神武人物经验计算器和技能经验计算器，目前这个计算器还只能计算到110级所需要的经验。
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