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황금문어 확률을 챗gpt에게 물어봤다

ㅇㅇ갤로그로 이동합니다. 2025.02.20 22:15:15
조회 142 추천 1 댓글 4
														

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파이썬



import random


# 황금문어 강화 확률표

golden_octopus_rates = {

    1: (1.00, 0.00, 0.00),

    2: (0.60, 0.40, 0.00),

    3: (0.50, 0.50, 0.00),

    4: (0.40, 0.60, 0.00),

    5: (0.307, 0.693, 0.00),

    6: (0.205, 0.765, 0.03),

}


def simulate_upgrade():

    """1레벨에서 7레벨까지 도달하는 데 필요한 강화 시도 횟수를 시뮬레이션"""

    attempts = 0

    level = 1


    while level < 7:

        attempts += 1

        success_rate, fail_rate, escape_rate = golden_octopus_rates[level]

        roll = random.random()


        if roll < success_rate:  # 성공

            level += 1

        elif roll < success_rate + fail_rate:  # 실패 (레벨 다운)

            level -= 1

            if level < 1:  # 레벨이 1 이하로 내려가지 않도록 처리

                level = 1

        # 도망 확률은 6 -> 7 단계부터 존재하지만, 여기선 고려 안 함


    return attempts


# 여러 번 실험하여 평균 강화 시도 횟수 계산

num_trials = 100000

total_attempts = sum(simulate_upgrade() for _ in range(num_trials))

average_attempts = total_attempts / num_trials

average_attempts



####################################################



# 7 -> 8 단계 확률 추가

golden_octopus_rates[7] = (0.103, 0.857, 0.04)


def simulate_upgrade_to_8():

    """1레벨에서 8레벨까지 도달하는 데 필요한 강화 시도 횟수를 시뮬레이션"""

    attempts = 0

    level = 1


    while level < 8:

        attempts += 1

        success_rate, fail_rate, escape_rate = golden_octopus_rates[level]

        roll = random.random()


        if roll < success_rate:  # 성공

            level += 1

        elif roll < success_rate + fail_rate:  # 실패 (레벨 다운)

            level -= 1

            if level < 1:  # 레벨이 1 이하로 내려가지 않도록 처리

                level = 1

        # 도망 확률은 6레벨 이후부터 존재


    return attempts


# 여러 번 실험하여 평균 강화 시도 횟수 계산 (1레벨 -> 8레벨)

total_attempts_8 = sum(simulate_upgrade_to_8() for _ in range(num_trials))

average_attempts_8 = total_attempts_8 / num_trials

average_attempts_8




###################################################

# 샘플 수를 줄여서 계산 (1만 번 시뮬레이션)
num_trials_reduced = 10000

total_attempts_9 = sum(simulate_upgrade_to_9() for _ in range(num_trials_reduced))
average_attempts_9 = total_attempts_9 / num_trials_reduced
average_attempts_9


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