起因:
插入一句,夹子的代码告诉我们掰开夹子的概率每次增加16.67%,并且官方明确说明第6次必掰开。意思就是说夹子的概率算法更复杂,门徒反而更简单。
但门徒不同,门徒关于竖锯盒子的概率只有1个:12秒内每秒出QTE的概率是80%,关于盒子里是否能开出钥匙没说。
问题:在现实世界,求开几次盒子能成功找到钥匙的概率?
因为钥匙真实存在一个盒子里,所以只要开到了错误的盒子那拿不到钥匙是个必然事件。而只要成功拿到钥匙,那么接下来就不会再开了,所以【开第二个盒子的前提条件是第一个盒子没开到钥匙。并且每次开盒子都会影响下一次开盒子的概率】,那么四个盒子连续开:
第一次失败的概率是75%,开1次成功的概率是25%
第二次失败的概率是75%*66%=50%,开2次成功的概率是50%
第三次失败的概率是50%*50%=25%,开3次成功的概率是75%
第四次失败的概率是0,开4次必成功概率是100%
在改动后,问题变成了如果是开5个盒子但是第4个开了之后是否正确都给你钥匙。
第一次失败的概率是80%,开1次成功的概率是20%
第二次失败的概率是80%*75%=60%,开2次成功的概率是40%
第三次失败的概率是60%*66%=40%,开3次成功的概率是60%
第四次失败的概率是39.6%*50%=20%,开4次成功的概率是80%,但余下的19.8%就算失败了,我也会从第五个盒子拿出钥匙给你,所以变成了100%
所以在现实里,加多一个盒子会从25%~50%~75%~100%变成20%~40%~60%~100%,这样改动成5个基础盒子后,开盒子获取钥匙的概率确实会减少。
而现在的问题是:在游戏里,求开【第】几次盒子能成功找到钥匙的概率?
因为没有代码表明真的有钥匙在盒子里面,如果只是靠程序随机的0与1,就变成了【场上剩余的盒子不会影响之后的盒子能开出钥匙的概率】。所以每次开盒子都是50%的概率,上限运行4次,变成了抛硬币问题:抛硬币,直到正面朝上的概率。
第一次开盒成功的概率是50%
在第一次失败后,需要第二次开盒子并成功的概率是50%*50%=25%
在第一二次失败后,需要第三次开盒子并成功的概率是25%*50%=12.5%
在第一二三次都失败后,需要开第四次盒子并成功的概率是1-(50%+25%+12.5%)=12.5%
就算改动后有5个盒子,第四个盒子的概率也不会变。游戏里开盒的概率永远都是50%~25%~12.5%~12.5%。
如果问题变成了:开4次盒子,有一次成功的概率:就变成了:50%~75%~87.5%~100%
假如极端缩小,如果只有2个盒子,那么屠夫在发现人类开错盒子后,就能直接判断另一个盒子必是头套对应的钥匙,更方便控场。再极端放大,假如场上有10000个盒子,因为盒子多了,人类单抽的频率变高。更难以让屠夫去控盒子分布来猜测人类去哪了。就好比你要在32m的窃窃私语找人还是128m的窃窃私语找人的问题。
而这种概率反差的区别就在于:不放回的不等概率逐个抽取是看你有多欧,独立重复事件是看你有多非。
现实里你10000个盒子抽奖抽中了,那你就是0.01%的欧洲人,随着不放回的机制,盒子越来越少中奖概率就越来越大。
而游戏里10000次抛硬币第一次抛中了,你也就50%概率的普通赌怪罢了。但你游戏里抛10000次硬币都是反面,反而是无限接近于0的不可能发生的事件。(参考拼多多砍一刀的求极限)
插入一句,夹子的代码告诉我们掰开夹子的概率每次增加16.67%,并且官方明确说明第6次必掰开。意思就是说夹子的概率算法更复杂,门徒反而更简单。
但门徒不同,门徒关于竖锯盒子的概率只有1个:12秒内每秒出QTE的概率是80%,关于盒子里是否能开出钥匙没说。
问题:在现实世界,求开几次盒子能成功找到钥匙的概率?
因为钥匙真实存在一个盒子里,所以只要开到了错误的盒子那拿不到钥匙是个必然事件。而只要成功拿到钥匙,那么接下来就不会再开了,所以【开第二个盒子的前提条件是第一个盒子没开到钥匙。并且每次开盒子都会影响下一次开盒子的概率】,那么四个盒子连续开:
第一次失败的概率是75%,开1次成功的概率是25%
第二次失败的概率是75%*66%=50%,开2次成功的概率是50%
第三次失败的概率是50%*50%=25%,开3次成功的概率是75%
第四次失败的概率是0,开4次必成功概率是100%
在改动后,问题变成了如果是开5个盒子但是第4个开了之后是否正确都给你钥匙。
第一次失败的概率是80%,开1次成功的概率是20%
第二次失败的概率是80%*75%=60%,开2次成功的概率是40%
第三次失败的概率是60%*66%=40%,开3次成功的概率是60%
第四次失败的概率是39.6%*50%=20%,开4次成功的概率是80%,但余下的19.8%就算失败了,我也会从第五个盒子拿出钥匙给你,所以变成了100%
所以在现实里,加多一个盒子会从25%~50%~75%~100%变成20%~40%~60%~100%,这样改动成5个基础盒子后,开盒子获取钥匙的概率确实会减少。
而现在的问题是:在游戏里,求开【第】几次盒子能成功找到钥匙的概率?
因为没有代码表明真的有钥匙在盒子里面,如果只是靠程序随机的0与1,就变成了【场上剩余的盒子不会影响之后的盒子能开出钥匙的概率】。所以每次开盒子都是50%的概率,上限运行4次,变成了抛硬币问题:抛硬币,直到正面朝上的概率。
第一次开盒成功的概率是50%
在第一次失败后,需要第二次开盒子并成功的概率是50%*50%=25%
在第一二次失败后,需要第三次开盒子并成功的概率是25%*50%=12.5%
在第一二三次都失败后,需要开第四次盒子并成功的概率是1-(50%+25%+12.5%)=12.5%
就算改动后有5个盒子,第四个盒子的概率也不会变。游戏里开盒的概率永远都是50%~25%~12.5%~12.5%。
如果问题变成了:开4次盒子,有一次成功的概率:就变成了:50%~75%~87.5%~100%
假如极端缩小,如果只有2个盒子,那么屠夫在发现人类开错盒子后,就能直接判断另一个盒子必是头套对应的钥匙,更方便控场。再极端放大,假如场上有10000个盒子,因为盒子多了,人类单抽的频率变高。更难以让屠夫去控盒子分布来猜测人类去哪了。就好比你要在32m的窃窃私语找人还是128m的窃窃私语找人的问题。
而这种概率反差的区别就在于:不放回的不等概率逐个抽取是看你有多欧,独立重复事件是看你有多非。
现实里你10000个盒子抽奖抽中了,那你就是0.01%的欧洲人,随着不放回的机制,盒子越来越少中奖概率就越来越大。
而游戏里10000次抛硬币第一次抛中了,你也就50%概率的普通赌怪罢了。但你游戏里抛10000次硬币都是反面,反而是无限接近于0的不可能发生的事件。(参考拼多多砍一刀的求极限)