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算法
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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。普通算法以主属性为名称,名称、稀有度、大小均相同的算法不能装配给同一人形。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 |
---|---|---|
|
|
|
算法套装
一些2格紫色算法和所有2格橙色算法可以组成算法套装,产生额外效果。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。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。
不同于普通算法,套装算法以“套装名-数字”的格式命名。主属性、稀有度、大小均相同的普通算法与套装算法可以装配在同一区间,但名称相同的套装算法不能。
两件套算法
感知 | 前馈 | 集束 | 启发 | 渐进 |
卷积 | 理性 | 连结 | 推演 | 博弈 |
三件套算法
正向反馈 | 支持向量 | 矢量加速 | 最小阈值 | 矩阵结构 |
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 |
算法模块和各种大小、稀有度、套装的算法能够提供的效率经验分别为:
材料 | 效率经验 |
---|---|
标频算法模块 | 20 |
高频算法模块 | 100 |
1格蓝色算法 | 3 |
2格蓝色算法 | 3 |
1格紫色算法 | 6 |
2格非套装紫色算法 | 7 |
2格套装紫色算法 | 15 |
1格橙色算法 | 13 |
2格橙色算法 | 80 |