一、冒險島的屬性（能力點(diǎn)那邊的）之間的關(guān)聯(lián) 比如說1力量等于多少攻擊力之類的
你好：
具體的算法我來詳細(xì)的說下，通過算法，我們自然可以知道它們之間的關(guān)系：
首先，我們來了解冒險島有哪些個屬性。
1.最重要的一個，面板（攻擊力），
其公式為：
（主屬性*4+副屬性）*總攻擊力*（1+百分比技能傷害BUFF）*武器系數(shù)*（1+角色卡等其他BUFF）/100。
計算的時候按照分布向下取整，下同。
單靠這個公式還無法解決你的問題，我們還需要屬性點(diǎn)的詳細(xì)計算方式：
公式如下：
【AP加點(diǎn)屬性*（1+勇士百分比）+裝備技能直接加的屬性】*（1+潛能百分比）
所以結(jié)論出來了，對于面板，1點(diǎn)力量的關(guān)系式：
情況1，不是主屬性或者副屬性，結(jié)果：毫無影響。
情況2，副屬性，計算方式如下：
小情況1，AP加點(diǎn)的1點(diǎn)力量，加成為：
(1+勇士百分比)*（1+潛能百分比）*總攻擊力*（1+百分比技能傷害BUFF）*武器系數(shù)*（1+角色卡等其他BUFF）/100。注意第一步向下取整。
小情況2，裝備加的1點(diǎn)力量，加成為：
（1+潛能百分比）*總攻擊力*（1+百分比技能傷害BUFF）*武器系數(shù)*（1+角色卡等其他BUFF）/100。同樣注意第一步向下取整。
情況3，主屬性，計算方式如下：
小情況1，AP加點(diǎn)的1點(diǎn)力量，加成為：
(1+勇士百分比)*4*（1+潛能百分比）*總攻擊力*（1+百分比技能傷害BUFF）*武器系數(shù)*（1+角色卡等其他BUFF）/100。
小情況2，裝備加的1點(diǎn)力量，加成為：
（1+潛能百分比）*4*總攻擊力*（1+百分比技能傷害BUFF）*武器系數(shù)*（1+角色卡等其他BUFF）/100。
其他屬性同理。
2.其他的諸如命中回避這些屬性：
需要說明的是，這些屬性在你人物屬性欄目上體現(xiàn)出來的不是只由屬性決定。
但是考慮到你的問題，我這里列出且只列出由屬性決定的部分。
由自身屬性所增加的防御力：
2.0以后，不僅裝備可以增加防御力，自身的屬性也能增加防御力。下面只列出自身屬性增加的防御值，至于防御究竟如何減少傷害，暫時不明：
物理防御力=力量×1.2+(敏捷+運(yùn)氣)×0.5+智力×0.4
魔法防御力=智力×1.2+(敏捷+運(yùn)氣)×0.5+力量×0.4
由自身屬性所增加的命中率：
是由自身屬性所增加的命中率，至于命中率達(dá)到多少，打怪才能不MISS,暫時不明：
物理命中率=敏捷×1.2+運(yùn)氣
魔法命中率=運(yùn)氣×1.2+智力
由自身屬性所增加的回避率：
是由自身屬性所增加的回避率，至于回避率究竟能制造多少M(fèi)ISS的幾率暫時不明：
物理回避率=運(yùn)氣×2+敏捷
魔法回避率=運(yùn)氣×2+智力
冒險永恒團(tuán)隊！
二、數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要方法有哪些
1.墓于粗糙集( rough set)理論的約簡方法 粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數(shù)學(xué)工具。目前受到了kdd的廣泛重視，利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是一種十分有效的精簡數(shù)據(jù)維數(shù)的方法。我們所處理的數(shù)據(jù)一般存在信息的含糊性(vagueness)問題。含糊性有三種:術(shù)語的模糊性，如高矮;數(shù)據(jù)的不確定性，如噪聲引起的;知識自身的不確定性，如規(guī)則的前后件間的依賴關(guān)系并不是完全可靠的。在kdd中，對不確定數(shù)據(jù)和噪聲干擾的處理是粗糙集方法的 2.基于概念樹的數(shù)據(jù)濃縮方法 在數(shù)據(jù)庫中，許多屬性都是可以進(jìn)行數(shù)據(jù)歸類，各屬性值和概念依據(jù)抽象程度不同可以構(gòu)成一個層次結(jié)構(gòu)，概念的這種層次結(jié)構(gòu)通常稱為概念樹。概念樹一般由領(lǐng)域?qū)＜姨峁鼘⒏鱾€層次的概念按一般到特殊的順序排列。 3.信息論思想和普化知識發(fā)現(xiàn) 特征知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類:數(shù)據(jù)立方方法和面向?qū)傩詺w納方法。 普通的基于面向?qū)傩詺w納方法在歸納屬性的選擇上有一定的盲目性，在歸納過程中，當(dāng)供選擇的可歸納屬性有多個時，通常是隨機(jī)選取一個進(jìn)行歸納。事實上，不同的屬性歸納次序獲得的結(jié)果知識可能是不同的，根據(jù)信息論最大墑的概念，應(yīng)該選用一個信息丟失最小的歸納次序。 4.基于統(tǒng)計分析的屬性選取方法 我們可以采用統(tǒng)計分析中的一些算法來進(jìn)行特征屬性的選取，比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等。這些方法的共同特征是，用少量的特征元組去描述高維的原始知識基。 5.遺傳算法〔ga, genetic algo}thrn}) 遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化論和分子遺傳學(xué)的全局隨機(jī)搜索算法。遺傳算法的基本思想是:將問題的可能解按某種形式進(jìn)行編碼，形成染色體。隨機(jī)選取n個染色體構(gòu)成初始種群。再根據(jù)預(yù)定的評價函數(shù)對每個染色體計算適應(yīng)值。選擇適應(yīng)值高的染色體進(jìn)行復(fù)制，通過遺傳運(yùn)算(選擇、交叉、變異)來產(chǎn)生一群新的更適應(yīng)環(huán)境的染色體，形成新的種群。這樣一代一代不斷繁殖進(jìn)化，最后收斂到一個最適合環(huán)境的個體上，從而求得問題的最優(yōu)解。遺傳算法應(yīng)用的關(guān)鍵是適應(yīng)度函數(shù)的建立和染色體的描述。在實際應(yīng)用中，通常將它和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法綜合使用。通過遺傳算法來搜尋出更重要的變量組合。
三、java中random屬性
代碼如下
public?class?Test?{
public?static?void?main(String[]?args)?{
Random?random?=?new?Random();
int?num[]?=?new?int[5];
for(int?i=0;?i<5;?i++){
num[i]=random.nextInt();
}
}
}
