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关卡扫荡赠礼

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2020-07-20更新

    

最新编辑:逝言如风

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更新日期:2020-07-20

  

最新编辑:逝言如风

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芷桸
逝言如风
司徒音taoistly
傲娇小鱼
呜呜kurumi

目前结论:好感度赠礼仅与消耗的体力有关。经验值赠礼仅与章节有关。

经核验:修正为4-6、4-12扫荡6次统一掉落(300*3)经验,但是5-12扫荡6次掉落(60*2+300*3)经验,6-12扫荡6次掉落(60*3+300*3)经验 与关卡(章节)有关!!
上述数据是在52级的扫荡结果,61级的6-12扫荡6次同样是(60*3+300*3)经验,暂未发现与玩家等级的关系
增加一个wiki指南(外网的,可做参考):https://princess-connect.fandom.com/wiki/Princess_Connect!_Re:Dive_Wiki

关于扫荡的经验瓶的掉落数量,请注意,正常通关也是有概率会掉落小经验瓶的,在统计经验瓶数量时请只看扫荡赠礼部分,通过对上述举例中4-12扫荡5次的测试,满足经验结论的公式,而非(60*9+300*2),扫荡赠礼中5瓶60的会转换成一瓶300的,所以举例的情况显然是计算了正常掉落的小经验瓶

好感度赠礼

公式

好感度 = 消耗体力 [个位四舍五入取整十]

说明

在普通挑战中,标准收益为 好感/体力 = 1:1,即10点体力换10点好感度。在扫荡中,系统所给的好感度赠礼只有心形甜甜圈(10点)、苹果派(20点)和混合浆果蛋糕(30点)三种。但连续扫荡时,累计消耗的体力却不一定是整十倍数。故在某些次数下会涉及到好感度赠礼的亏损与盈利。例如:

  • 打6-9扫荡10次获得90经验+(30*3)好感度,好感/体力=1:1
  • 打6-9扫荡6次获得54经验+(30+20)好感度,好感/体力=0.93:1 亏损了4好感度
  • 打6-9扫荡15次获得135经验+(30*4+20)好感度,好感/体力=1.04:1 盈利了5好感度(但相比于分三个5次扫荡,其实还是亏了10点)

总结

  1. 6体关卡以1次为优,8体关卡以1/2次为优,9体关卡以1/2/3/4/5次为优,10体关卡不受影响。
  2. 尽量少(单)次扫荡,以个位数5、6、7、8、9体力换满10好感度[五入]
  3. 如若多次扫荡,尽量不要使总消耗体力的个位数为1、2、3、4[四舍]


经验药赠礼

公式

迷你经验药剂数量 = 单次挑战总经验*扫荡次数/60 [四舍五入取整]

说明

迷你经验药剂数量:经验药剂分“60经验”、“300经验”、“1500经验”和“7500经验”四种,扫荡赠礼中每5瓶迷你经验药剂(60经验)会被折算成1瓶经验药剂(300经验),高级经验药剂也是同理,为了方便计算,这里就以最小的迷你经验药剂为单位,最后除60也就是1瓶迷你经验药剂的经验。
单次挑战总经验:是直接挑战副本,通关后5个角色获得的经验总和。

如何快速计算扫荡次数来使扫荡经验大于挑战经验:先挑战一把你想打的关卡,记下最后单个角色获得的经验(假设为n),计算:n*5*扫荡次数/60的余数(心算!敲黑板!),能使30≤余数<60这个不等式成立的扫荡次数,都能带来比直接挑战更多的经验。


具体章节数据

Normal Hard
章节 体力消耗 单次挑战总经验 经验最优扫荡次数 好感度最优次数 体力消耗 单次挑战总经验 经验最优打法 好感度最优次数
1-1 6 100 1 1 (无) (无) (无) (无)
1 8 1/2 16 扫荡一次*3 1
2 8 1/2 16 260 扫荡两次+直接挑战 1
3 8 1/2 16 280 扫荡一次*3 1
4 9 150 1 1/2/3/4/5 18 300 扫荡一次+扫荡两次 1/2
5 9 165 1/2 1/2/3/4/5 18 330 扫荡一次*3 1/2
6 9 180 任意 1/2/3/4/5 18 360 扫荡一次+扫荡两次 1/2
7 10 190 3 任意 20 380 扫荡两次+直接挑战 任意
8 10 200 2 任意 20 400 扫荡一次*3 任意
9 10 205 2 任意 20 410 任意次扫荡 任意
10 10 210 1 任意 20 420 任意次扫荡 任意
11/12 10 215 1 任意 20 430 扫荡三次 任意
探索(5级) 0
200 2 (无) 0
200
扫荡两次*2+直接挑战 (无)

注:Hard第4章和第6章一次扫荡和一次挑战的经验相同,所以从经验上来讲怎么扫荡或者直接挑战都一样。分开扫荡是因为分开给的好感度礼物较多,1+2的扫荡方式和1*3的扫荡方式给的好感度也是相同的,1+2纯粹是为了能少点几下。


收集到的历史数据


由于扫荡获得的好感度是固定的,而经验是不固定的。下面单列出好感度掉落的表格,后续不断补充(如有新数据,请不要覆盖原数据)