关于锻造的词缀生成机制猜测与实证

　　二、关于词缀生成机制的猜测(此处仅为个人观点)

　　词缀生成楼主想到了最大的两种可能性：

　　第一种，随机从178个词缀抽取一个词缀作为第一条属性，并在词缀库中删除该类词缀，继续从剩下的词缀中抽取第二个词缀，直到五条属性全部确定为止。

　　第二种，随机抽取5个词缀类，之后从每个词缀类中随机抽取一条词缀作为最终属性。

　　楼主觉得如果暴雪的程序员还算人类，那么采取第二种的可能性是最大的，不论从代码的设计还是执行都比前一种容易的多，所以楼主倾向为第二种可能。但楼主并不确定暴雪的程序员是人类，所以需要判断一下。

　　大部分词缀无论上边哪种情况都很难在小样本中看出分布差异，所以在这里选比较特殊的镶孔类。

　　如果为第一种，那么500条词缀中出现孔的期望为：500*3/178≈8.427

　　即100条项链约有8-9个项链有孔。

　　如果为第二种，那么500条词缀中出现孔的期望为：100*C(26,4)/C(27,5)≈18.52 即100条项链约有18-19个项链有孔。

　　可以看出这是非常明显的差异，我们可以通过一个不大的样本来简单判断出哪种猜想更可能为实际状况。

　　三、实证

　　楼主这两天之所以不太活跃就是在打精华和做项链的本钱然后在这个时候做项链你们能懂么!

　　进入正题，每做10个会挨个属性截图并即时统计。

　　1-10：

　　十分不科学，居然有一半带孔，5个。

　　11-20：

　　很科学，有2个带孔。

　　21-30：

　　再次不科学，有4个带孔。

　　31-40：

　　3个有孔。

　　41-50：

　　2个有孔。

　　51-60：

　　5个有孔。

　　61-70：

　　2个有孔。

　　71-80：

　　0个有孔。

　　81-90：

　　1个有孔。

　　91-100：

　　3个有孔。

　　总计：27个孔。

　　结论：虽然不能证明第二种猜测是对的，但是第一种猜测基本可以排除掉。接下来用第二种来推测一下其他属性分布情况。

　　PS：屌丝楼主正在往仓库扔项链准备下一步之时，发现有个伤害显示绿字，不由得全身一抖，泪水夺眶而出，表示这段时间就不做项链了：

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