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捕鱼达人千炮版高分怎么得 捕鱼技巧详解[图]
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类型：益智休闲大小：39.78MB评分：9.9平台：标签：
高分怎么得？在《捕鱼达人千炮版》中，想要获取较高的分数，前提是你要掌握好足够的玩法技巧，捕捉到更多更大的鱼，下面小编为你提供了捕鱼达人千炮版捕鱼技巧：
首先来说下乌龟：
乌龟的分值是10倍的，所以建议大家用100倍的炮，朝着头部打三下，三下没中的话，就不要打了，因为打三下之后再打的命中概率就更低了(不信大家可以自己去试试)。
然后是魔鬼鱼：
魔鬼鱼分值是20倍，这种鱼分值比乌龟高，但相对来说比乌龟好打。魔鬼鱼在游动的时候，双鳍有时会动，有时是静止的，在它双鳍静止的时候，命中率是最高的，这类鱼基本是送分的鱼，不过它出现的频率不适很高。
最后是鲨鱼：
鲨鱼又分为30倍的大白鲨，35倍的大金鲨，70倍的鲨鱼。从分数上来看就知道哪种鱼相对来说比较简单些，大白鲨和大金鲨最好是打它的头部，这样命中率比较高。而黄金鲨鱼体积较大，所以一般都是打它的两侧。
以上就是小编为大家提供的捕鱼达人千炮版捕鱼技巧详解，想了解更多的信息，请关注【清风手游网】公众号（vipcn_com），小编将为你提供《捕鱼达人千炮版》更多的游戏攻略教程！
更多捕鱼达人千炮版内容，请进入专题：
专题类型：益智类
更新时间：
专题标签：3D横版游戏捕鱼
捕鱼达人千炮版已经对捕鱼达人游戏进行了深入的制作挖掘，给玩家带来更加刺激的射击赚金币体验，同时，这次还提供了更多的捕鱼达人千炮版...
5.0清风指数
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捕鱼达人千炮版游戏资讯
捕鱼达人千炮版攻略心得19
捕鱼达人千炮版游戏问答27
清风玩家& 16:19:493楼
炮台升级好难啊，谁有好方法帮帮忙
回答：暂时无快捷方法，只能脚踏实地，一步一步的去升级 回答者：【管理员】
清风玩家& 15:32:432楼
五元话费红包：
回答：谢谢！更多信息请关注清风手游网~ 回答者：【管理员】
清风玩家& 9:39:531楼
有一种刷黄金弹头的方法，打开游戏，点击背包 点击黄金弹头，赠送给(获取弹头) 赠送成功，关闭游戏，再次登陆系统会返还你两个弹头，这是系统的一个漏洞，我试了好多次，每天最多能赠30次，多了系统会自动封号
回答：多谢分享的福利！希望其他玩家谨慎操作！ 回答者：【管理员】
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千炮捕鱼有哪些技巧？千炮捕鱼技巧大全
来源：下载之家
作者：jianghaoshuai
有很多朋友不知道千炮捕鱼有哪些技巧，那么下面下载之家的小编将给大家讲解一下千炮捕鱼技巧大全，相信是值得伙伴们学习的哦！
　　有很多朋友不知道千炮捕鱼有哪些技巧，那么下面下载之家的小编将给大家讲解一下千炮捕鱼技巧大全，相信是值得伙伴们学习的哦!
　　首先观察鱼的速度和位置(关于捕捉)，我们在捕鱼的时候，会经常遇到想捕的鱼捕不到，不想捕的鱼一直在眼前游动。游戏里有一个设定，就是游戏中炮弹永不落空!当炮弹打到边缘时，会自动反弹，直到打中任意一条鱼为止。那么我的技巧就是，利用边缘的反弹，绕过不想打的鱼，直击目标!厉害的甚至可以通过多次反弹来命中自己的目标，多一次打中，就多一次命中的机会。
　　其次是要学会把握低峰值和高峰值。当我们连续几十炮都不命中的时候，连小鱼都打不死时，说明游戏处于低峰期，这时候鱼的击中概率会处于极小值，反之亦然。这时候我们可以先休息一下，同时观察同一个房间的其他几个玩家的情况。如果有人一直大炮不中时，我们可以先小炮试试运气，如果击中的多就可以换大炮。如果同房有人一直打中大鱼，那么建议换一个房间吧，这个房间的低峰值马上就要来了，留在这里也是浪费时间。
　　接下来是注意鱼潮的问题。通常鱼潮基本是送分的，一般是小鱼在外面，大鱼在中间，这时候想打大鱼的话必须先把周围的小鱼清理掉才行。这里就有个技巧，就是利用边缘反弹，通过别人打小鱼漏出来的空隙来打大鱼，顺便也将大鱼周围的小鱼都包含在内了。这样即使打不中大鱼，也可以打中周边的小鱼，基本上是稳赚不赔的。
　　以上就是小编给大家分享的千炮捕鱼技巧大全，希望会对大家有帮助。
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这段时间公司开发的游戏上线测试，许多玩家在抽卡时抱怨脸黑，很难抽到所需要的卡牌，而又有一部分玩家反应运气好能连着抽到紫卡，检查了下随机相关逻辑代码，并没有找出问题所在，玩家运气好与坏只是觉得真有可能是概率原因。测试开服了几天之后，需要开放某个限时抽卡活动，在内部测试时，我们发现玩家反应的问题在限时抽卡中格外明显，尤其是其中最主要的一张稀有卡牌，猜测因为限时抽卡库配置的种类较少，然后就拿该活动来检查了下我们游戏随机机制问题。5%概率？20次出现一次？大部分游戏策划使用权值来配置随机概率，因为权值有个好处就是可以在增加随机物品时，可以不对之前的配置进行更改，比如：白卡 30，蓝卡 10，紫卡 10，转为概率即是：白卡 60%，蓝卡 20%，紫卡 20%。而上述限时抽卡的例子中，我们的权值配置是5和95，模拟50000次随机（使用系统随机函数，如C的rand函数，Python的random库）得到如下结果：上图绘制的是权值为5的卡牌的随机状态，红色的图是分布图，X轴是出现的次数，Y轴是相同卡牌再次出现的间隔。绿色的图是分布概率图，X轴是间隔数，Y轴是概率。按策划的想法，5%概率应该等同于20次出现一次，那上图很明显并不满足20次出现一次出现规则，实际间隔从近到远呈下坡形状分布，就是说相邻的概率最大，间隔最大超过160，这与玩家所吐槽的抽卡体验是一致的。但50000次随机总共出现了2508次，从统计的意义上来说又是符合5%概率的。所以这个问题，究其原因就是所谓的概率是统计意义上的还是分布意义上的问题。最原始的实现我用列表里取元素的方式来模拟20次出现一次，为了方便比较异同，直接随机的方式我也贴上相关代码。pool&=&[0]*5&+&[1]*95
result&=&[random.choice(a)&for&i&in&xrange(N)]上面是直接随机的方式，只保证5%概率。pool&=&[]
result&=&[]
for&i&in&xrange(N):
if&not&pool:
pool&=&[0]*1&+&[1]*19
random.shuffle(pool)
result.append(pool[-1])
del&pool[-1]上面是打乱列表，然后依次取元素的方式，保证20次出现一次，而5%概率则是隐含在内的，生成效果如下图。该图明显跟第一个实现的图不一样，上图表明了间隔基本上是落在[0, 40]的区间内，并且均匀分布在20那条蓝色对称线附近。这个才是最终想要的随机的效果。红色的线是正态分布曲线，是不是很相似？后面我会讲到。眼尖的会发现在第一个实现中我用的pool是[0]*5 + [1]*95，而第二个实现中我用的是[0]*1 + [1]*19。这里20次出现一次并不等同于100次出现五次，也是从分布的意义上来说的，100次出现五次是存在5次连续出现的可能。针对策划的配置，我们需要进行预处理，怎么处理？GCD啊~，5和95的最大公约数是5，所以在第二个实现的代码中我直接使用了1和19。但这里有个问题，一般策划配置的随机库中肯定有多个物品。权值如果配置的比较随意的话，很可能就导致GCD为1，这样想要实现XX次出现一次就不可行了。比如刚才的权值配置5和95，再加一个权值为11的话，就只能实现111次出现5次。所以这两种依赖列表的随机方式并不适用，一是需要维护的列表内存会比较大，二是对策划配置方式有过多约束。更通用更优美的实现20次出现一次是以20为标准周期，当然不能每次都是间隔20出现，这样就太假了，根本没有随机感受可言，为了模拟随机并可以控制一定的出现频率，我选择正态分布来进行伪随机分布生成，原因是分布会更自然一些。关于正态分布这里就不详细描述了，只需关心分布的两个参数即可，位置参数为μ、尺度参数为σ。根据正态分布，两个标准差之内的比率合起来为95%；三个标准差之内的比率合起来为99%。用上面的例子来定下参数，μ=20,σ=20/3，这样每次按正态分布随机，就能得到一个理想的随机分布和概率区间。C语言标准函数库中只有rand，如何生成符合正态分布的随机数可以参见。这里我直接使用Python中random库中的normalvariate函数，当然gauss函数也是一样的，上说gauss函数会快些，上说gauss是非线程安全函数，所以会快。我自己简单测试了下，在单线程情况下，gauss是会快些，但只是快了一点点而已。首先，我直接生成权值为5的卡牌的间隔，检验下正态分布的随机效果。NN&=&int(N*0.05)
mu,&sigma&=&20,&20/3.
delta&=&[int(random.normalvariate(mu,&sigma))&for&i&in&xrange(NN)]这图是不是比第二个实现的图更好看一些，分布也更平滑一些呢。OK，接下来就是替换旧的随机算法了。细节和优化刚才说了随机库中会有很多物品，都需要按照各自的权值随机，并各自出现频率符合正态分布。下面我们来说说细节。wtp&=&[1.*x/sum(wt)&for&x&in&wt]
result&=&[]
p&=&[random.normalvariate(1./x,&1./x/3.)&for&x&in&wtp]
for&i&in&xrange(N):
minp&=&1.e9
for&j,&pp&in&enumerate(p):
if&pp&<&minp:
result.append(minj)
for&j,&pp&in&enumerate(p):
p[j]&-=&minp
p[minj]&=&random.normalvariate(1./wtp[minj],&1./wtp[minj]/3.)这里我使用了统一的随机种子，随机测试了500万次后，所得的结果与多个随机种子差别不大。简单解释下代码：初始化对所有物品按权值进行正态分布随机，每次取位置最小值的物品（也就是最先出现的），然后其它物品均减去该值，被取出的物品再单独进行一次正态分布随机，再次循环判断位置最小值。这里，每次都需要对所有物品进行求最小值和减法，都是需要遍历的运算，我们可以有如下优化。例如：(1,3,4) -> 取1减1, (0,2,3) -> 随机1, (1,2,3)，其实我们只是为了保持各物品之间位置的相对顺序即可，将对其它物品的减法变成对自己的加法，操作量级立马从O(N)缩为O(1) 。如上面的例子：(1,3,4) -> 取1, (0,3,4) -> 随机1加1, (2,3,4)，这样的操作不会改变物品序列的正确性。熟悉最小堆的朋友，将查找最小值优化到O(1)应该也没啥问题吧。wtp&=&[1.*x/sum(wt)&for&x&in&wt]
result&=&[]
p&=&[(random[i].normalvariate(1./x,&1./x/3.),&i)&for&x&in&wtp]
heapq.heapify(p)
for&i&in&xrange(N):
minp,&minj&=&heapq.heappop(p)
result.append(minj)
heapq.heappush(p,&(random[minj].normalvariate(1./wtp[minj],&1./wtp[minj]/3.)+minp,&minj))测试结果问题分析和算法实现就到这了，替换进我的游戏里看看什么效果，我已经迫不及待了。物品测试权值序列[10, 30, 50, 110, 150, 200, 250, 500]，随机测试500万次。第一个随机实现第一个实现是只符合统计要求，不符合分布要求。第二个随机实现第二个实现中对权值序列进行了GCD，可以看到只有绿色是符合分布要求的，而蓝色和青色退化成第一种实现。基于正态分布的随机实现完美！其它当然，实现20次出现一次这样的分布伪随机还有其它方法，比如保存一个计数器，每随机一次就加到计数器上，当计数器的值大于或等于1，即必然出现。但这种实现需要计数器，每个玩家每个随机库每个物品都需要这么一个计数器字段，空间上实在太大了。关于随机种子，除非是全服竞争类资源，不然最好每个玩家有各自的随机种子，否则会造成体验上的误差，比如抽卡、关卡掉落等这些只针对玩家自身的系统随机。服从正态分布的全局随机序列，不同玩家任意取走序列中一段或者一些值，就可能导致对于每个玩家而言，各自取出的随机序列不再服从正态分布。结束我只能感叹Python的库太强大了，matplotlib绘制出来的图形也挺漂亮的，感兴趣的童鞋可以查阅。
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