Роял-флэш

В этой игре вы тянете 5 карт из 52-карточной колоды, одну за другой. Эти карты должны быть обязательно 10-В-Д-К-Т, но в любой последовательности. Первая карта может быть любой из этих пяти, любой масти, так что когда вы тянете первый раз, есть 20 карт, благодаря которым вы можете в итоге собрать роял-флэш (20 из 52). Второй карте уже необходимо совпасть с первой по масти, так что среди оставшейся в колоде 51 карты уже только 4 вам подходят (4 из 51). Для третьего захода остаются лишь 3 подходящие для роял-флэша карты из 50 оставшихся в колоде (3 из 50). На четвёртый раз остается 2 карты из 49, а последняя карта должна выпасть 1 из 48. Перемножив всё это мы получаем 480 из 311 875 200 или 1 из 649 740. Если вам нужна десятичная дробь, то это 0,0000010 (или, если умножить на 100, чтобы получить проценты, 0,00015% — чуть больше одной десятитысячной процента). Для большинства из нас это значит увидеть «неподдельный» роял-флэш из 5 карт один раз за всю жизнь, если вообще увидеть.

Лотерея imf

Если вы заглянете в комментарии за прошлую неделю, то вы увидите, что несколько ребят нашли решение не используя симуляцию «Монте-Карло». Ответ – 45 единиц ресурса, т. е. карта будет оставаться в игре в среднем 10 кругов. Так как у неё 10% шанс покинуть игру на каждом ходу, кажется, что ответ находится интуитивно… но, как мы видим из вероятностей, в большинстве случаев интуиция нас подводит. Так что тот факт, что эта игра решается интуитивно, сам по себе противоречит интуиции.

Тема этой недели

На прошлой неделе я сделал небольшой перерыв и отошёл от темы баланса в играх, чтобы дать вам ту основу теории вероятности, которую каждый гейм-дизайнер должен знать, чтобы уметь рассчитать основные шансы в игре. Сегодня всё это полетит кувырком, так как я собираюсь показать вам две сферы, где реальные шансы могут невероятно исказиться: человеческая психология и компьютеры.

Человеческая психология

Когда я говорю «психология», я имею в виду то, что уже вскользь затронул на прошлой неделе: у большинства людей совершенно отсутствует чутьё на подлинные шансы. Так что даже если мы сделаем случайные элементы наших игр абсолютно справедливыми, что, как мы увидим дальше, — не всегда простая задача, пугающее количество игроков будет воспринимать игру как несправедливую. Поэтому мы, как гейм-дизайнеры, должны внимательно вникать не только в истинные вероятности, но и в то, как игроки будут воспринимать эти вероятности в наших играх, и насколько это восприятие будет отличаться от истины – чтобы мы могли учитывать это при конструировании нужного нам игрового опыта.

Компьютеры

Большинство компьютеров – детерминированные машины; сумма единиц и нулей, следующая детерминированным алгоритмам с целью конвертировать один набор единиц и нулей в другой набор единиц и нулей. И тем не менее каким-то чудом мы должны получить недетерминированное значение («случайное число») от детерминированной системы. Для этого нам нужна математическая «ловкость рук», при помощи которой мы получаем так называемые псевдослучайные числа: числа, которые вроде как выглядят случайными, даже если на самом деле таковыми не являются. Понимание разницы между случайным и псевдослучайным имеет большое значение для дизайнеров видеоигр, и даже для дизайнеров настольных игр, если они планируют когда-либо создать видеоверсию своей игры (что часто случается с «хитовыми» настольными играми), или если они планируют включить цифровые компоненты в свои настольные игры, в которых присутствует хоть какой-то элемент случайности.