关于速刷层数选择。

安若思丶

我现在速刷：110，1分半左右。
115，2分到2分半。
120，4分钟。
吃粪池的情况下。
选哪种会比较高效，有数据大佬么。

舍予i

140以下有吃粪池的必要吗

董北北啊

舍予i 发表于 2021-1-19 09:12
140以下有吃粪池的必要吗

找粪池和刷多少层没关系，主要看自己巅峰吧，打这种速刷层，直接找池子再打就行了，又不是像组队那样打完了找池子交任务。
我经常单刷，个人习惯就是把粪池离传送点近的那几个野外图转一下，或者刷几把小米，然后再去大米速刷，池子没了再去跑一圈，我现在2500巅峰，一把120好像是不到两个池子。

夜夜860509

115把，宝石可以点到131

董北北啊

夜夜860509 发表于 2021-1-19 14:44
115把，宝石可以点到131

嚯！这是多少的概率1%么

bx870

楼主速刷这么快啊！用的什么装备组合？

非酋小白脸

bx870 发表于 2021-1-19 16:09
楼主速刷这么快啊！用的什么装备组合？

装备组合不重要，他有4000+巅峰，你有你也差不多

夜光灬蓝梦

110稳定一分半的话，建议就选这个层数了。这层数经验与3分钟125相同。

夜夜860509

董北北啊 发表于 2021-1-19 14:50
嚯！这是多少的概率1%么

嗯，是的，不过可以点

董北北啊

夜夜860509 发表于 2021-1-20 06:55
嗯，是的，不过可以点

太狠了，我最低就点过30的  15我就完全不碰了

nicky2002

老大，你都快6000巅峰了，还跟120较劲呢？你这级别怎么也要速刷个130+了吧？

奈欧天的阴谋

这个看每个人不同情况。
具体有一个计算方法。
首先它取决于你的最快通关层的上限，设为m，在m层及以下，时间不再减少，例如，100层以下你都是1分半，人过怪躺，纯100%割草，以此为基准，每一层的经验增加5%，怪物血量增加17%，因为是速刷，不考虑坚韧的事。
这时就为有一个曲线，这个曲线的极值即为最效率层。
首先你要统计一系列数值，每一层的通关时间，例如：
# 各层完成时间，单位：秒
data = [
    [85, 90],
    [90, 105],
    [95, 120],
    [100, 150],
    [105, 150],
    [107, 155],
    [108, 200],
    [110, 210],
    [113, 250],
    [114, 270],
    [115, 330],
    [118, 400],
    [124, 900],
]
这时，求取当前对85层的效率倍率的公式为：
x = 1.05**(当前层 - 基准层m) / ((当前层完成时间 + 是否计入钥石时间，不计入则为0)/(m层完成时间+钥石时间))

我把这个写成了一个脚本，填入相应数值运行即可有结果。
def test(baseLvl, baseLvlTime, testLvl, testLvlTime, keyTimeCost=30):
    '''
    :args:  complete the BaseLvl GR during time of baseLvlTime, while complete the testLvl in testLvlTime, unit=second
            keyTimeCost: the time how much it costs you to gain a GR key stone
    :return: efficiency
    '''

    # 每层经验综合增益
    # 数据来源：http://d3.178.com/201605/258164817888.html
    # 《暗黑三2.4.1版大秘境数据 150层基础奖励数据一览》
   
    factor = 1.05

    t = factor**(testLvl - baseLvl) / ((testLvlTime + keyTimeCost)/(baseLvlTime+keyTimeCost))
    t = float(f'{t:.2f}')

    return t


# 各层完成时间，单位：秒
data = [
    [85, 90],
    [90, 105],
    [95, 120],
    [100, 150],
    [105, 150],
    [107, 155],
    [108, 200],
    [110, 210],
    [113, 250],
    [114, 270],
    [115, 330],
    [118, 400],
    [124, 900],
]

for d in data:
    r1 = test(data[0][0], data[0][1], d[0], d[1])
    r2 = test(data[0][0], data[0][1], d[0], d[1], keyTimeCost=0)
    d.append(r1)
    d.append(r2)
    print(d)

res = tuple(sorted(data, key=lambda x: x[2]))
bestLvl = res[-1][0]

print(f'最速层：{bestLvl}')

# 极值 即为 最有效率层

安若思丶

奈欧天的阴谋 发表于 2021-1-22 00:17
这个看每个人不同情况。
具体有一个计算方法。
首先它取决于你的最快通关层的上限，设为m，在m层及以下， ...

数据大佬

水涌月润

数据大佬让我们又爱又恨：爱━漂亮没有比这更详细的。恨━看着一脸懵逼。