1樓：不想做加菲的貓
概率學的不行，但遊戲還是熟悉的。所以，對於投石車來說，贏的情況只有英雄存在的情況下打掉對面英雄或螺絲。而至少在前三輪，任何極端情況下，投石車組不可能直接GG。
所以就前三輪來說，投石車總共會攻擊9到12次，其中四次攻擊到螺絲即可獲勝。具體怎麼算，這個等高手了:)
2樓：劉添億
matlab版：
%4個投石車對陣大羅斯
%只考慮遠端隨機攻擊，不考慮肉搏。N=
10000
;%隨機試驗的次數
result
=zeros(2
,2);for
krty=1
:1:N
%隨機試驗的次數
%a先手a=[
30,4,
4,4,
4];b=[
30,8];
win=0;
%勝利結果
fork=1
:1:1000
%遊戲的回合數
%a動for
gcc=1:
1:(length(a
)-1)
%攻城車的攻擊pa=
randi(2
,1);%攻擊的目標b(
pa)=b(
pa)-2
;if(min(b
)<=0
)%b死了或者大羅斯死了，b都會輸
win=1;
%a贏break
;end
endif
(win
>0)break
;end
%b動pb
=randi
(length(a
),1);%攻擊目標if(
pb>1)
%死掉乙個攻城車。a=
a(1:
1:(length(a
)-1));
elsea(
1)=a(
1)-8
;endif(
a(1)
<0)win=2;
%b贏了
endif
(win
>0)break
;end
endresult(1
,win
)=result(1
,win)+
1;%b先手a=[
30,4,
4,4,
4];b=[
30,8];
win=0;
%勝利結果
fork=1
:1:1000
%遊戲的回合數
%b動pb
=randi
(length(a
),1);%攻擊目標if(
pb>1)
%死掉乙個攻城車。a=
a(1:
1:(length(a
)-1));
elsea(
1)=a(
1)-8
;endif(
a(1)
<0)win=2;
%b贏了
endif
(win
>0)break
;end
%a動for
gcc=1:
1:(length(a
)-1)
%攻城車的攻擊pa=
randi(2
,1);%攻擊的目標b(
pa)=b(
pa)-2
;if(min(b
)<=0
)%b死了或者大羅斯死了，b都會輸
win=1;
%a贏break
;end
endif
(win
>0)break
;end
endresult(2
,win
)=result(2
,win)+
1;endresult
結論：a先手，a勝93.42%
b先手，a勝70.33%
關鍵在於，a只要乾掉大羅斯，a就一定勝了。而b每次只能最多乾掉乙個攻城車，乾掉乙個工程車不足以勝利。攻城車分散了b的火力。
如果換為3個攻城車，那麼:
a先手，a勝64.24%；b先手，a勝29.34%，b勝70.66%。
3樓：孫夢超
python版
import
random
defbattle_on
():a
=a_dmg=2
b=b_dmg=8
fori
inrange
(1000
):forjin
range
(len(a
)-1):
target
=random
.choice
(list(b
.keys
()))b[
target]-=
a_dmgifb
['own'
]<=0:
return
Trueifb
[target
]<=0:
delb
[target
]forjin
range
(len(b
)-1):
target
=random
.choice
(list(a
.keys
()))a[
target]-=
b_dmgifa
['own'
]<=0:
return
Falseifa
[target
]<=0:
dela
[target
]cnt=0
;N=10000
fori
inrange(N
):if
battle_on
()==
True
:cnt+=1
(cnt/N
*100
)結果與 @王錚 相同。
如果是3個投石車還公平點，勝率分別是65%和30%
4樓：
投石車先手起碼可以砸四輪，總共砸的次數在10-16次，大螺絲被砸到四次輸了，概率還是很低的，而且還要考慮投石車有場攻。
粗略估計投石車先手勝率90%以上，後手勝率80%
等待高手程式蒙特卡洛模擬驗證
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