概率论算法是最常见的处理方式
思想
：先判定是否躲闪，再判定是否招架，之后判断是否致命一击，最后才是普通攻击。
例如
：
目标的躲闪几率……20%
目标的招架几率……5%
战士的致命一击率……30%
结果
1、目标躲闪此次攻击，几率为20%
2、目标招架此次攻击，几率为（1-20%）*5%，计算得到的值是4%，要低于目标的原始5%招架几率
3、目标致命一击，几率为(1-20%-（1-20%）*5%)*30%=22.8%，小于原始30%致命一击率
4.目标普通攻击，几率为(1-20%-（1-20%）
5%)
（1-30%）=53.2%
优点
无论如何都会得到可行的结果，最终各种情况所占的比例加起来可以涵盖到并且只能涵盖到一个样本范围，在物理上可行
缺点
逐级判定使得各属性有了额优劣之分，不能平等的影响最终出现的结果，优先级越高的属性增幅受益越高，优先级越低增幅所受的衰减越大，比如每提高躲闪1%，就能实实在在的提高1%的几率不被攻击，然而提高1%招架的时候，只能提高（1-躲闪几率）*1%的几率不被战士攻击到。
圆桌理论算法就是为了将所有属性尽可能平等的考虑，保证每一个影响因素都能在统计中呈现出原始的出现几率，
思想
：属性仍具有优先级，想象一个容量有限的桌子（100%），尽可能地让属性概率按优先级进入桌子，直至塞满整个桌子（100%）
例：还是同样的例子
目标的躲闪几率……20%
目标的招架几率……5%
战士的致命一击率……30%
三个概率进入桌子，占据55%，剩下的45%用普通攻击填补
如果躲闪概率上升到70%
目标的躲闪几率……70%
目标的招架几率……5%
战士的致命一击率……25%
那么致命一击只有25%能进入桌子，（被吃掉了5%），而普通攻击根本不会出现
可以看出，圆桌理论通过牺牲优先级低的属性的概率，来保证其他的属性能显现出原始的概率
优点
1.只需要判定一次，不需要逐级判定（减少了计算开销）
2.一定程度上保证属性互相平等
缺点
仍然引入了属性的优先级，牺牲了一部分属性的概率，在某些极端情况下，某些因素永远也无法发生，这是极其残忍且不符合道理的。（并且会发生闪避过高吞掉暴击概率的奇妙情景）
游戏中常常要做一个动作的命中判定，比如攻击的命中判定，结果一般为未命中、普通命中，致命命中，命中格挡等（当然复杂起来远不只这些）。一般的，程序上（或策划上）采用的是优先级概率算法或者
圆桌
算法。
优先级概率的算法是：先判定是否未命中，如果命中是否闪躲，如果未闪躲是否招架，最后才是普通攻击（有省...
抽奖模型这个概念，相信大家对他自然不会陌生，但对他的理解恐怕也不会深刻。我们游戏中，处处都是需要抽奖模型的，从“每日奖励”“装备的随机属性”到“开宝箱”“探宝”乃至于“战斗中的被动技能随机处罚”以及“
圆桌
算法”都需要用到抽奖模型，这也是我单独写一篇关于抽奖模型文章的原因。
在本文正题开始之前，我们大家先来回顾这样一件事情。
无论是在技能触发的时候
让我们来看看这个问题的解决方案.首先,让我们看看我们可以在一条线上安排n个人的方式.我们可以选择将不同的人放在前线.在剩下的n – 1中,任何n – 1都可以放在第二位.在剩下的n – 2中,任何n – 2可以被置于第三位,等等.更一般地说,我们得到公式Num arrangements = n x (n – 1) x (n – 2) x … x 1 = n!所以有n！在一条线上排列人的不同方式.更...
约瑟夫是犹太军队的一个将军，在反抗罗马的起义中，他所率领的军队被击溃，只剩下残余的部队40余人，他们都是宁死不屈的人，所以不愿投降做叛徒。一群人表决说要死，所以用一种策略来先后kill所有人。于是约瑟夫建议：每次由其他两人一起kill一个人，而被kill的人的先后顺序是由抽签决定的，约瑟夫有预谋地抽到了最后一签，在kill了除了他和剩余那个人之外的最后一人，他劝服了另外一个没死的人投降了罗马。
在一间房间总共有n个人（下标0～n-1），只能有最后一个人活命。
按照如下规则去清除人
圆桌
n个人，每一个人有一个得分，相邻两人中得分高的人得到的奖品比得分低 的人多。每个人至少获得一个奖品，问一桌人至少需要准备多少奖品。
输入： 人数n，
圆桌
上每个人的得分s （n维数组）
输出： 最少需要的奖品数m
因为是
圆桌
，得分数组s应该看作循环列表。找出其中的局部极小点，即得分比左右两人都低的人，由循环列表的特性可知这样的人至少存在一个。以局部极小点为...
刚看到题目的时候题都没读懂，查了题解后这个题真的是超简单，再次鄙视一下我的算法水平。。。
直接说题解吧。
假如这个题换一种说法，n个人如果是线性排列，要使123456…n变成n…654321，那么需要的时间总数就是...
