饭游网《逆水寒》8.30日正式实装新的平衡性补丁，其中主要针对游戏的模式和玩法进行了调整，下面就为大家带来逆水寒装备词条生成机制介绍
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推荐有一定重铸基础，对产物的种类、等级、品质、词条个数、生殖隔离等规则有一定了解的人阅读。
一、重铸时不合常理的现象
(一)逆水之寒容易沉底
若果说词条的选择是等概率事件，那么用隔离紫防具洗逆水紫武器时出了武器，逆水之寒会等概率出现在第1.2.3.4个词条上。但实际上，逆水之寒出现在后面词条的情况远多于出现在前面。
(二)逆水之寒消失
还是用隔离紫防具洗逆水紫武器时出了武器，会发现有时候逆水之寒词条会消失，被随机的神秘词条取代，不符合重铸的一般规则。
二、新的词条的生成模型研究
(一)创建新的词条的生成模型
1.重铸时不同词条被继承的概率并不是均等的，并不是在所有词条里等概率抽取词条的简单排列组合算法。
2.词条被继承的概率是可以通过方法控制的，原料中某词条个数越多，该词条的被继承的概率越高。
3.词条是逐个生成的，每生成一个词条后，该词条的被继承的概率会降低。
(二)被继承系数
不同的词条有自己的被继承系数，假设一般词条的被继承系数都是1，某些稀有词条的被继承系数是0.5。
(三)被继承概率
生成一个词条的总概率是100%，这100%的概率按照被继承系数分配。
(四)举例：用隔离紫防具洗逆水紫武器
假设武器的属性是：
力量、大小攻、命中、逆水。
防具的属性：
都是隔离的，不会被继承到武器上。
那么如果生成了武器
1.第一个词条
(1)总系数等于：
1(力量)+1(大小攻)+1(命中)+0.5(逆水)=3.5
(2)第一个词条的概率：
1/3.5概率力量，1/3.5概率大小攻，1/3.5概率命中，0.5/3.5概率逆水
这里可以看到，逆水在第一个词条上的概率是其他三个属性概率的一半；
因为第一个词条是逆水的概率低，所以这里假设第一个词条出了逆水外其他三个词条的一个，如大小攻。
2.第二个词条
(1)总系数等于：
1(力量)+0(大小攻)+1(命中)+0.5(逆水)=2.5
因为假设的第一个词条出现了大小攻，根据我们的词条生成模型，大小攻的被继承系数减1
(2)第二个词条的概率：
1/2.5概率力量，0/2.5概率大小攻，1/2.5概率命中，0.5/2.5概率逆水
这里可以看到，逆水在第二个词条上的概率是虽然从0.5/3.5提升到0.5/2.5，但还是比力量和命中的1/2.5低，所以第二个词条出逆水的概率比第一词条高，但还是没有其他属性高。假设第二个词条出了命中。
3.第三个词条
(1)总系数等于：
1(力量)+0(大小攻)+0(命中)+0.5(逆水)=1.5
因为假设的第二个词条出现了命中，根据我们的词条生成模型，命中的被继承系数减1
(2)第三个词条的概率：
1/1.5概率力量，0/1.5概率大小攻，0/1.5概率命中，0.5/1.5概率逆水
同样，逆水在第三个词条上的概率是从0.5/2.5提升到0.5/1.5，但还是比力量的1/1.5低，所以第三个词条出逆水的概率又比第二词条高了，但还是没有剩下的属性(力量)高。假设第三个词条出了力量。
4.第四个词条
(1)总系数等于：
0(力量)+0(大小攻)+0(命中)+0.5(逆水)=0.5？
因为系数总和小于1了，所以出现了神秘词条补位
正确的系数总和应该是
0(力量)+0(大小攻)+0(命中)+0.5(逆水)+0.5(神秘词条)=1！
(2)第四个词条的概率：
0/1概率力量，0/1概率大小攻，0/1概率命中，0.5/1概率逆水，0.5/1概率神秘词条
三、理论解释现象
(一)通过计算得出，逆水在第1.2.3.4词条上的概率分别是0.5/3.5、0.5/2.5、0.5/1.5、和0.5，这就解释了逆水为什么容易沉底。
(编辑一下：
因为第2-4个词条出逆水要建立在前面的词条没有出逆水的情况下，所以1.2.3.4词条上的概率应该分别是
ζ1=0.5/3.5;
ζ2=(1-ζ1)*0.5/2.5；
ζ3=(1-ζ1)*(1-ζ2)*0.5/1.5；
ζ4=(1-ζ1)*(1-ζ2)*(1-ζ3)*0.5;
概率仍是越靠后面越大，不影响分析结果)。
(二)逆水的被继承系数小于1，所以最后仅剩逆水一个词条时也不能保证百分百继承(有神秘词条补位)，这就解释了为什么重铸时逆水会消失。
四、延伸阅读
原料中某个词条多次出现，会提高其被继承系数，但不确定提高的方式，可能是几何平均数或别的算法(应该不是简单的相加)，但是一定是提高的。
所以在生成物中生成了这个词条后，其被继承系数减1了，但仍大于0；
所以就有几率被第二次继承。
如果某个词条出现的次数足够多，导致其被继承系数大于2甚至更大了，那么就有几率被第三次或更多次继承。
重铸能合三攻、四攻首饰也正是这个原因，并不是单纯的靠赌神秘词条。
五、补充说明
(一)文中被继承系数均是假设数值，仅作说明问题使用，真实的数值是多少尚未具体计算。
(二)文中的词条的生成模型可以合理解释目前碰到的全部重铸情况，但不敢保证绝对正确，也不敢确定官方重铸程序使用的就是此模型。若盲目相信造成损失，后果自负。
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