jas

我是win10，没有改过LE的设置。win11可能比较麻烦，实在想玩装个虚拟机吧

\Mod\Mod_Scripts有三个文件名带“・”，转区才能解析 如果只想打开游戏，可以删掉文件名里的“・”，比如把 “O_MOD_RPG_Ability_素質・設定用.rb”，改成 “O_MOD_RPG_Ability_素質設定用.rb”

我安这个mod覆盖就好，但要用locale emulator转日区才能打开

下载设备和软件是什么？用到外置存储的话，有点像FAT32文件系统的4G大小限制

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纯数值是这样的。但考验时机的技能，普通AI基本用不出玩家的效果。譬如战略、格斗游戏，赢电脑只是入门

试试

01年的《绫波育成计划》已经有类似意思了。玩家可以教角色词语（打字+选含义），角色会在特定对话里使用这些词——虽然只是简单的文本替换，也不影响剧情走向，但玩家能感受到自己的影响 要做得更好，难点应该在知识的建立和迁移上。什么时候角色的属性能以字节为单位，大概就快了吧

编台词很方便，原本要一字一句地斟酌，现在只要适当描述内容和背景就能生成了 游戏性恐怕影响不大，模型本身感受不到“好玩”，很难创造新的玩法。对玩家而言，目前大多只是用打字代替按钮 不过可以实现一些设想，像这个诱导模型说特定语句的游戏，很像歌德在《浮士德》写到的赌约

p1: p2: p3:

ipad上买过，可界面错位不能读档... 后来入了steam版，中前期的世界观架设和悬念塑造确实很惊艳 话说衍生作好像很多，有推荐的吗

设S(g,n)代表gcd=g，已添加原料个数=n的状态。E(g,n)代表继续添加原料个数的期望。那么原题就是求E(g,0)。 对g分解因数，得到g的质因数列表a[t],对应指数列表b[t]，有 g = a0^b0 + a1^b1 + ... + at^bt， 于是，后继的g能表示为 g' = a0^c0 + a1^c1 + ... + at^ct，其中ci满足0<=ci<=bi 接下来要遍历[c0,c1,...ct]的组合，算出每种组合的概率P((g',n+1)|(g,n))和期望E(g',n+1)，相乘再累加，就得到了要求的E(g,n) 概率P((g',n+1)|(g,n))的计算： 1.如果bi>ci，则将对应的ai记入集合d 2.从1～int(m/g')的整数中，筛掉集合d的成员的倍数。剩余数字的个数cnt，即为S(g,n)->S(g',n+1)的途径数 3.S(g,n)时，有m-n个数可选。因此概率为cnt/(m-n) 期望E(g',n+1)的计算： 递归。显然递归次数小于m，能在有限步内完成。可以开个hashmap做缓存 递归的边界条件： 1. g=1时，不用继续。E(1,x) = 0 2. n>=m/g时，g的倍数全部加进S了，下个g一定变小。P((g,n+1)|(g,n)) = 0 例如，m=100时，求E(60,1) 1. 60 = 2^2 * 3^1 * 5^1, 得 a=[2,3,5], b=[2,1,1]，需遍历(2+1)*(1+1)*(1+1)=12种状态 2. 以c=[1,0,1]为例，这时g‘= 2^1 * 5^1 = 10，对应S(10,2) a) b0>c0, b1>c1, b2=c2, 得到的集合d为{a0,a1} = {2,3} b) 从不超过100/10=10的整数中，去掉2和3的倍数，剩余3个数(即1,5,7)。所以有3个数能使g变成10(即10,50,70) c) result += 3 * E(10,2)，这一步要递归计算E(10,2) 3. c的遍历结束后，result/(100-1)，就是E(60,1) 那个复杂度估得很松：因为E(g,0)有两个维度，可能要计算g*m个状态。如果g m成比例，就成了m^2。再假设每个子状态需要k～mk次运算，相乘就是m^2~m^3

随便想了下，大概可以把g表示成质数的乘积，列举可能的下一个g，用全期望公式计算 因为g只会变小，S中整数数量n只会变多，所以从g=1、n最大的状态倒推，就能一次一个地得出结果了 时间复杂度大概是o(n^2)～o(n^3)?

3l只是我的思路，简单起见就用python描述了。10l有翻译成题目给的指令

n-1, n-2, ... n-i*q+1 之一等于零