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“算法”的版本间的差异

来自42LAB
(补充对算法系统的介绍)
→‎算法套装 修改对两类套装的称呼
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== 算法套装 ==
 
== 算法套装 ==
一些特殊的紫色或橙色算法可以组成'''算法套装''',产生额外效果。套装分别属于不同区间,不会出现一个套装的算法分散在两个甚至三个不同区间的情况。套装有存在两件相应算法时产生额外效果的,和存在两件及三件相应算法时可分别产生额外效果的,以下分别称为小套装和大套装。
+
一些特殊的紫色或橙色算法可以组成'''算法套装''',产生额外效果。套装分别属于不同区间,不会出现一个套装的算法分散在两个甚至三个不同区间的情况。套装有存在两件相应算法时产生额外效果的,和存在两件及三件相应算法时可分别产生额外效果的,分别称为两件套和三件套。
  
===小套装算法===
+
===两件套算法===
 
{|style="text-align:center;background-color: #333;color:white"
 
{|style="text-align:center;background-color: #333;color:white"
 
|[[File:Icon_算法套装_感知.png|100px|link=算法套装/感知]]
 
|[[File:Icon_算法套装_感知.png|100px|link=算法套装/感知]]
第55行: 第55行:
 
|<big>[[算法套装/博弈|博弈]]</big>
 
|<big>[[算法套装/博弈|博弈]]</big>
 
|}
 
|}
===大套装算法===
+
===三件套算法===
 
{|style="text-align:center;background-color: #333;color:white"
 
{|style="text-align:center;background-color: #333;color:white"
 
|[[File:Icon_算法套装_正向反馈.png|100px|link=算法套装/正向反馈]]
 
|[[File:Icon_算法套装_正向反馈.png|100px|link=算法套装/正向反馈]]

2021年10月10日 (日) 16:53的版本

教授可从算法采集得到并为心智人形装配不同的算法来提高他们在某些方面的运算效率,使其能更加自如地应对战斗场景。

算法提升的属性分为主副两类,主属性会直接显示在算法一览中。算法有蓝、紫、橙三种稀有度,影响主属性数值大小(同种属性橙 > 紫 > 蓝)。每个算法占据1格或纵向2格的空间,副属性的数量与所占格数相同。副属性有白、蓝、紫、橙四种稀有度,影响副属性数值大小(同种属性橙 > 紫 > 蓝 > 白),副属性稀有度不能超过算法本身稀有度。

算法区间

人形所能装配算法的空间有限,且分为攻击性、稳定性、特异性三个区间,每个区间只能装配主属性与之匹配的算法,但副属性可以是任意属性,与主属性和区间无关。不同职业人形的算法区间形状不同。人形心智扩容可解锁更多的区间格。

区间与主属性的对应关系如下:

攻击性 稳定性 特异性
  • 攻击(攻击力)
  • 算力
  • 物理穿透
  • 算量穿透
  • 生命(最大生命)
  • 恢复(战后生命恢复)
  • 物理防御
  • 算量防御
  • 暴击(暴击率)
  • 暴伤(暴击伤害)
  • 治疗(治疗效果)

算法套装

一些特殊的紫色或橙色算法可以组成算法套装,产生额外效果。套装分别属于不同区间,不会出现一个套装的算法分散在两个甚至三个不同区间的情况。套装有存在两件相应算法时产生额外效果的,和存在两件及三件相应算法时可分别产生额外效果的,分别称为两件套和三件套。

两件套算法

Icon 算法套装 感知.png Icon 算法套装 前馈.png Icon 算法套装 集束.png Icon 算法套装 启发.png Icon 算法套装 渐进.png
感知 前馈 集束 启发 渐进
Icon 算法套装 卷积.png
Icon 算法套装 理性.png
Icon 算法套装 连结.png
Icon 算法套装 推演.png
Icon 算法套装 博弈.png
卷积 理性 连结 推演 博弈

三件套算法

Icon 算法套装 正向反馈.png Icon 算法套装 支持向量.png Icon 算法套装 矢量加速.png Icon 算法套装 最小阈值.png Icon 算法套装 矩阵结构.png
正向反馈 支持向量 矢量加速 最小阈值 矩阵结构
Icon 算法套装 数据复原.png Icon 算法套装 代码封装.png Icon 算法套装 机器学习.png Icon 算法套装 补码溢出.png Icon 算法套装 异相回归.png
数据复原 代码封装 机器学习 补码溢出 异相回归

算法效率

算法效率是乘在算法主属性前的系数,初始为1.0,最高为2.0。教授可以通过消耗标频算法模块高频算法模块或不需要的算法来为特定人形提供效率经验,提高其算法效率。各级别的算法效率所需效率经验如下:

算法效率 提升所需效率经验 累计所需效率经验
1.0 100 0
1.1 150 100
1.2 200 250
1.3 300 450
1.4 450 750
1.5 550 1200
1.6 900 1750
1.7 1200 2650
1.8 1400 3850
1.9 1650 5250
2.0 到达上限,无法提升 6900