在B站学习刘勇老师的课顺便做一下笔记供后来参考
参数类型：
自然数：开放，无上限
比例数：封闭，不超过1
一推多：
一个一级属性会引起多个二级属性变化，不好。
但是如果二级属性是断的就没问题，比如力量对负重的影响，是打断的，随便填；或者技能的法力消耗
游戏性：
单机游戏环境封闭，时长有限，数值可以穷举，更容易推导。MMO游戏开放，时间更长，数值更容易崩坏。
多对一：
多个来源对某一个属性进行贡献，这个没有大问题，但是不容易管理。
好公式的特点(满足这些条件更容易控制游戏曲线)：
可描述，模型合理，容易理解
攻防双方需要均衡——在可升级的成长环境中，也要保持均衡。如一级时攻=防+损，100级时也应保持这个等式。附加了成长数值以后，这个公式也要保持平衡。
可感觉到数值的变化规律
损失并不直接等同于血量
攻击攻击效率=损失
损失刀数=血量
刀数不是一个明确写出来的一个参数
除法公式比减法公式更适合网络游戏
攻防公式：攻击-防御-损失 之间的计算公式
命中公式：
减法公式：攻击-防御=损失；
优点：
可描述
有规律
缺点：
难做平衡，难以做到均衡成长；解决方式：攻击*2改公式；不公平加点；
无法破防问题；无解
控制问题，攻击和损失之间没有对应的比例变化；无解
症状：
顾此失彼，它只适合在有限范围内调试，调好的数据无法大范围应用，适应性差
处理难度时也同样会出击顾此失彼的问题
用户之间非常容易出现差距
应用：
封闭环境，即资源可控的条件，单机RPG
没有成长的游戏，像塞尔达传说、魂斗罗
可以做坎的游戏如关卡类、推图类游戏、卡牌、放置类游戏
沙盒类
不适用案例：
复杂的平面环境，即同时有很多因素影响
复杂的社交环境
不适用于MMO这类数值开放环境；
丰富的成长
自由加点
狗咬狗，就是怪物攻击怪物，一般是召唤怪打怪
等式：攻击=损失； 不计算防御力
优点：
可描述
均衡成长
可感知
可控
缺点：
没有防御，防具就不存在了，丰富性小了
优化方式：增加丰富性
拆攻击-按属性拆，按武器拆，按攻击方式拆；
拆HP，拆成血量和护盾，此时护盾相当于传统防御，护盾可以全部伤害抵消，也可以只抵消部分伤害
拆防具，抗属性等
应用：
适合中小型游戏
领兵打仗，因为有额外的兵力参数
FPS，高频攻击的伤害不适合有防御参与计算
不适用案例：
MMO这种需要防具的丰富计算场景
等式变种————比防公式：攻击*X/(X+防御)=损失 X=602是王者和LOL的公式
特点：
攻损感知明显，防损则不明显。但能防止出现不破防问题
X值是固定值，设定相对复杂，僵硬
缺点：
攻击和防御的价值不统一，变化曲线差异大，导致后期防御价格大降
受X的影响大，X变成防御的标定物，在开放无上限的数值环境中无法设置一个合适的X，如MMO
数值感觉问题
应用：
数值变化较小的游戏类型
无法升级或者有限升级游戏
沙盒类游戏
横向变化的游戏，即升级靠加技能点，数据变化不大的游戏，如刺客信条、战神等
不适用案例：
MMO、RPG SLG、放置类游戏、大多国产手游页游
完美公式：攻击霸气/防御=损失 霸气相当于第二个攻击方数据
优点：
公式可以变成 攻击霸气=防御损失，这样攻方和防方放到两边，完美达成数值映射，即攻击对应防御，霸气对应损失；像等式一样完美对应
可描述：描述为 攻击攻击辅助/防御=损失
均衡成长
可感觉性
可控制
缺点：
霸气是第二个攻击方数据，是个不容易理解的属性
解决方式：
需要根据游戏题材伪装为不同属性来源如内力根骨
霸气来源可以是装备或者角色等级
完全隐藏法，由HP或者等级悄悄参与计算
按等级分档给予玩家霸气(战斗力指数)，打断式发放，如每10级把霸气提高一个档次
推导关系：
攻+X = 防+X
HP+X = 霸气+X*刀数
天龙公式：攻击*攻击/(攻击+防御)=损失 相当于动态的比防公式，X变成了攻击
优点：
可描述
均衡成长
缺点：
非线性变化，难以感知，不好调整平衡
控制力差
伤害吸收公式：吸收X%伤害 <= Y点； 如吸收30%伤害但是不超过1500点；
优点：
包含比例数和自然数，自然数部分可以做成长；变种护盾
成功率公式：包含命中率、状态成功率、暴击率
发动/抵抗 = 成功率；
直接写在技能上
直接写出命中率
直接两个数值相减：命中率-闪避率 = 成功率
命中率：
命中率不等于功防，不能划到同一体系内
原子模型： 源 * 乘法修正1乘法修正2... + 加法修正1+加法修正2.... y = kx + b
先乘再加而不是先加再乘的原因是防止乘法修正对加法修正产生影响
实际的多级模型：
源乘修+加修 = 源1
源1乘修+加修 = 源2
源2乘修+加修 = 源3
源3乘修+加修 = 源4
等等。。
多级的原因：
方便归类，统一管理，如角色攻击、武器攻击、技能攻击等
游戏需求，需要复杂度来增强内容的丰富性。玩家自己的计算也是游戏乐趣的一部分
示例：HP计算
初始HP + 升级HP = 角色HP
角色HP * 种族天赋 + 转职/被动技能 = 原始HP
原始HP * 1 + 【装备/装备关键字/宝石/宠物】 = 基础HP
基础HP * 装备关键字/不可升级宝物 + 0 = 实际HP
二三可以合并，变成：(原始HP + 加修) * 乘修 = 实际HP
实际HP * Buff/称号 + 身份/地形 = 最终HP
该阶段属于不可控部分
装备：帽子300HP * 乘修HP30% + 宝石40HP = 430HP
关键字/词条，既可以以加法形式参与计算，也可以以乘法方式参与计算
连乘和累乘：
连乘：多个乘数依次叠加相乘，相当于非线性叠加，1.21.31.5 ；一般用在封闭数值环境，比如Dota的多件斗篷的魔抗减伤10.80.8...
累乘：多个乘数先累加再与源相乘，相当于线性叠加，1*(0.2+0.3+0.5)；用在开放数值环境，比如攻击力的提升
公式对应表：把公式中的源、乘修、加修与具体的属性对应起来，这个要严格的按照原子模型把数值归类；
小结：
参数：
百分数————广度成长/横向成长
自然数————深度成长/纵向成长
参数等级：该参数在公式中的位置
参数设置要一一对应
一对多不好，指的是多个类型
多对一好，指的是同一类型下的多个内容，可以有但是容易失衡
前期重点：
攻防公式、成功率公式
原子模型
公式对应表
数值策划中期的主要工作是计算游戏全部数值
推导：用手写/设定的数据推算出游戏中其他数据的过程； 定数——>变数
推导是调试的参考，主要是为了后期程序的调试工作提供指导性意见
定数的限制越少，推导时自由度越高
定数和变数即可以通过固定公式得到，也可以直接设定，也就是打断写死；如角色无攻击力，攻击力 来自武器，而角色使用武器有力量限制，这就是一种打断
如果公式参数一一对应，则比较容易推导，如完美公式的攻防血霸，可以由攻这个数值，直接推出其他三个参数，后期在Excel修改攻击则所有都自动更改
一秒一刀的原因是心跳包一秒发送一次
Excel推导数据时，一般把手填的数据标红，也就是自变量；由等式生成的数据使用默认的黑色，也就是因变量
从升级经验推导示例可以看出来，经验数据是由我们设定的升级时间反推出来的；
比如我们想让玩家10分钟升一级，那就要根据他10分钟能杀的【怪的数量】，以及由怪的等级计算出的【杀一只怪得到的经验】，来设定他这一级升级所需的总经验，反控他的升级时间
按级成长：成长平滑，如角色攻击力随等级升高
按阶成长：阶段之间差别大，如到某个等级时获得了有该等级限制的套装，属性大大提高
平衡线：角色能力的成长曲线，它指的是总体能力
实际游戏中平衡线由许多成长曲线构成；由于攻防是开放型数据，命中暴击状态这些属于封闭型数据，因此并不好做
常用指标：
伤害输出：以最终伤害的成长曲线作为平衡线
战斗力法、中轴线法
标准属性法：选一个标准属性如攻击力
技巧：
先做攻防线如攻推血，然后将命中与攻击捆上，闪避自然就跟血一致了，同理暴击也是一样；就是把一个体系下的定数和另一个体系下的定数对上，再去推其他数据
