[실험] 쥬얼크래프트 ss링 상자깡 기대비용

이번에 이벤트반지로 쥬얼크래프트가 열린기념 ss링 만드는데 상자가 얼마나 들어가는지 참고용으로 봐주시면 좋을거 같아요.

상자깡시 각 쥬얼이 등장할 확률은 c급95% b급 4% a급 1%로 진행하였습니다.

시뮬레이션은 1만번, 백분위는 10%짤라서 표현했고 2만번중 가장 운이 없었던 케이스는 상위 100%에 넣어두었습니다.

##개수는 상자의 개수입니다. 상자 10코인이니까 들어가는 코인은 상자개수*10##

상위 0%컷(1만명중 제일 좋은 케이스)33개

상위 10%컷 68개

상위 20%컷 79개

상위 30%컷 89개

상위 40%컷 97개

상위 50%컷 106개

상위 60%컷 116개

상위 70%컷 127개

상위 80%컷 142개

상위 90%컷 166개

상위 100컷(1만명중 제일 안좋은 케이스)353개

보통의 경우라 생각하면 90~130개 사이에서 ss링이 완성되겠네요

ss링 만드실분은 참고하시면 좋을거같습니다!

위 과정은 파이썬3.8으로 진행하였고 소스코드는 아래에 적어두겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

import random

NUMBER_OF_REPEAT = 10000

def open_jbox():

    percent = random.randrange(1,101)

    if percent <= 95:

        return 1

    elif percent > 95 and percent <= 99:

        return 2

    else:

        return 3

def manipulation(grade):

    percent = random.randrange(1,101)

    if grade == 1:

        success = 70

    if grade == 2:

        success = 50

    if grade == 3:

        success = 30

    if percent <= success:

        return grade+1

    if percent > success:

        return grade

    

def count_jel(jewel_list):

    for a in range(1,4):

        if jewel_list.count(a) >= 2:

            temp = manipulation(a)

            jewel_list.remove(a)

            jewel_list.remove(a)

            jewel_list.append(temp)

def statistics(x_list,num): #누적 통계를 상위 10%단위로 끊어주는코드

    x_list.sort()

    temp = 1

    x_average = []

    x_average.append(x_list[0])

    while temp<11:

        x_average.append(x_list[int((num/10)*temp)-1])

        temp = temp+1

    return x_average

            

result_list = []

num = 0

while num<NUMBER_OF_REPEAT:

    jewel_list = []

    num = num+1

    attempt = 0

    while True:

        attempt = attempt+1

        jewel_list.append(open_jbox())

        count_jel(jewel_list)

        if jewel_list.count(4) == 4:

            break

    result_list.append(attempt)

x_list = statistics(result_list,NUMBER_OF_REPEAT)

y_list = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]

print(x_list)

        

plt.xlabel('Percentile')

plt.ylabel('box')

plt.plot(y_list, x_list, marker='o')

plt.show()