Rathena项目中武僧技能"指弹"的伤害计算问题分析
2025-06-27 19:20:11作者:咎岭娴Homer
问题背景
在Rathena模拟器项目中,武僧职业的"指弹"(Finger Offensive)技能在Renewal模式下的伤害计算存在偏差。经过测试发现,当前模拟器中的伤害输出明显高于官方服务器(kRO)的实际表现。
测试环境与数据对比
测试使用178级/61职业等级的武僧角色,在完全装备和空手两种状态下分别进行了伤害测试:
完全装备状态:
- 官方服务器(kRO)伤害:约1330×5次
- Rathena模拟器伤害:明显偏高
空手状态:
- 官方服务器(kRO)伤害:约1292×5次
- Rathena模拟器伤害:同样偏高
问题根源分析
经过深入调查,发现当前模拟器中存在以下问题:
-
攻击次数计算错误:模拟器中将攻击次数设置为5次,而实际上应该使用负数(-5)来表示特殊攻击模式
-
职业加成缺失:61级职业等级应有的+9力量加成未被正确应用
-
灵球消耗机制:技能使用时消耗的灵球数量与伤害计算的关系需要重新评估
官方机制解析
根据官方服务器表现,"指弹"技能的实际工作机制如下:
- 无论消耗多少灵球(1-5个),攻击次数固定为5次
- 消耗的灵球数量会影响基础伤害值
- 对植物系怪物有特殊伤害加成(类似三重攻击的机制)
- 使用的灵球数量会直接加到最终伤害中
解决方案
正确的实现应该包含以下调整:
- 将攻击次数参数改为-5,表示特殊攻击模式
- 添加61-70级职业的额外力量加成
- 完善灵球消耗与伤害的关系计算
- 确保对植物系目标的特殊伤害加成正确应用
技术细节
对于模拟器开发者,需要注意:
- 负数的攻击次数参数在代码中有特殊处理逻辑
- 职业加成需要按等级分段计算
- 灵球消耗机制需要与官方保持一致
- 植物系目标的伤害加成需要单独处理
总结
"指弹"作为武僧的重要输出技能,其伤害计算的准确性直接影响游戏平衡。通过这次问题修复,Rathena模拟器将更准确地还原官方服务器的技能表现,为玩家提供更真实的游戏体验。开发者应当注意类似技能的特殊参数设置,确保各种攻击模式的正确实现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878