Starward项目中祈愿系统抽数统计机制的技术解析

Starward项目中祈愿系统抽数统计机制的技术解析

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引言：米家游戏玩家的祈愿数据分析痛点

作为米哈游游戏玩家，你是否曾经为以下问题困扰：

• 记不清自己在某个卡池已经抽了多少发
• 不确定距离保底还有多少次抽卡
• 想要统计各个稀有度物品的出货概率
• 希望分析自己的抽卡历史数据来优化后续抽卡策略

Starward项目的祈愿系统抽数统计机制正是为了解决这些痛点而生。本文将深入解析这一机制的技术实现细节，帮助开发者理解其设计理念和实现方式。

系统架构概览

Starward的祈愿系统采用分层架构设计，主要分为三个层次：

核心数据模型解析

GachaLogItem：基础抽卡记录实体

public class GachaLogItem
{
    public long Uid { get; set; }          // 用户ID
    public long Id { get; set; }           // 记录唯一ID
    public int GachaType { get; set; }     // 祈愿类型
    public string Name { get; set; }       // 物品名称
    public string ItemType { get; set; }   // 物品类型
    public int RankType { get; set; }      // 稀有度(3/4/5星)
    public DateTime Time { get; set; }     // 抽卡时间
    public int ItemId { get; set; }        // 物品ID
    public int Count { get; set; }         // 数量
    public string Lang { get; set; }       // 语言
}

GachaLogItemEx：扩展统计模型

public partial class GachaLogItemEx : GachaLogItem
{
    public int Index { get; set; }         // 在保底池中的顺序
    public int Pity { get; set; }          // 当前保底计数
    public double Progress { get; set; }   // 保底进度百分比
    public int ItemCount { get; set; }     // 相同物品数量统计
    public bool IsUp { get; set; }         // 是否为UP物品
    public bool HasUpItem { get; set; }    // 卡池是否有UP物品
}

抽数统计核心算法

保底计数计算机制

// 在GetGachaLogItemEx方法中的保底计算逻辑
foreach (IGachaType type in QueryGachaTypes)
{
    var l = GetGachaLogItemsByQueryType(list, type);
    int index = 0;
    int pity = 0;
    foreach (var item in l)
    {
        item.Index = ++index;    // 顺序编号
        item.Pity = ++pity;      // 保底计数递增
        if (item.RankType == 5)  // 如果抽到5星
        {
            pity = 0;            // 重置保底计数
        }
    }
}

统计数据分析算法

public virtual (List<GachaTypeStats> GachaStats, List<GachaLogItemEx> ItemStats) GetGachaTypeStats(long uid)
{
    var statsList = new List<GachaTypeStats>();
    var allItems = GetGachaLogItemEx(uid);
    
    foreach (IGachaType type in QueryGachaTypes)
    {
        var list = GetGachaLogItemsByQueryType(allItems, type);
        if (list.Count == 0) continue;
        
        var stats = new GachaTypeStats
        {
            GachaType = type.Value,
            Count = list.Count,
            Count_5_Up = list.Count(x => x.RankType == 5 && x.IsUp),
            Count_5 = list.Count(x => x.RankType == 5),
            Count_4 = list.Count(x => x.RankType == 4),
            Count_3 = list.Count(x => x.RankType == 3),
            // ... 其他统计字段
        };
        
        // 概率计算
        stats.Ratio_5 = (double)stats.Count_5 / stats.Count;
        stats.Ratio_4 = (double)stats.Count_4 / stats.Count;
        stats.Ratio_3 = (double)stats.Count_3 / stats.Count;
        
        // 平均抽数计算
        stats.Average_5 = (double)(stats.Count - stats.Pity_5) / stats.Count_5;
        if (stats.Count_5_Up > 0)
        {
            stats.Average_5_Up = (double)(stats.Count - stats.Pity_5) / stats.Count_5_Up;
        }
    }
    return (statsList, groupStats);
}

数据结构设计详解

GachaTypeStats 统计数据结构

字段名	类型	描述	计算公式
Count	int	总抽数	-
Count_5	int	5星物品数量	Count(x => x.RankType == 5)
Count_5_Up	int	UP的5星数量	Count(x => x.RankType == 5 && x.IsUp)
Count_4	int	4星物品数量	Count(x => x.RankType == 4)
Count_3	int	3星物品数量	Count(x => x.RankType == 3)
Ratio_5	double	5星出货率	Count_5 / Count
Ratio_4	double	4星出货率	Count_4 / Count
Ratio_3	double	3星出货率	Count_3 / Count
Average_5	double	平均5星抽数	(Count - Pity_5) / Count_5
Average_5_Up	double	平均UP5星抽数	(Count - Pity_5) / Count_5_Up
Pity_5	int	当前5星保底计数	最后5星后的抽数
Pity_4	int	当前4星保底计数	最后4星后的抽数

游戏特定保底规则处理

// 武器池和光锥池的特殊保底规则
public double Progress => (double)Pity / ((GachaType is GenshinGachaType.WeaponEventWish 
    or StarRailGachaType.LightConeEventWarp 
    or ZZZGachaType.WEngineChannel) ? 80 : 90) * 100;

数据存储与查询优化

SQLite数据库表结构

-- 抽卡记录表结构
CREATE TABLE GachaLog (
    Uid INTEGER,      -- 用户ID
    Id INTEGER,       -- 记录ID
    GachaType INTEGER,-- 祈愿类型
    Name TEXT,        -- 物品名称
    ItemType TEXT,    -- 物品类型
    RankType INTEGER, -- 稀有度
    Time DATETIME,    -- 抽卡时间
    ItemId INTEGER,   -- 物品ID
    Count INTEGER,    -- 数量
    Lang TEXT         -- 语言
);

-- 祈愿URL缓存表
CREATE TABLE GachaLogUrl (
    GameBiz TEXT,     -- 游戏业务标识
    Uid INTEGER,      -- 用户ID
    Url TEXT,         -- 祈愿URL
    Time DATETIME     -- 缓存时间
);

查询性能优化策略

1. 索引优化：在Uid、GachaType、Time字段上建立索引
2. 分批处理：支持分页获取抽卡记录，避免一次性加载大量数据
3. 内存缓存：对统计结果进行缓存，减少重复计算
4. 异步操作：所有数据库操作都采用异步方式，避免UI阻塞

多游戏支持架构

Starward支持米哈游多款游戏的祈愿系统，通过抽象接口实现统一处理：

// 祈愿类型接口
public interface IGachaType
{
    int Value { get; }
    string ToLocalization();
}

// 游戏特定实现
public class GenshinGachaType : IGachaType { /* 原神实现 */ }
public class StarRailGachaType : IGachaType { /* 星穹铁道实现 */ }
public class ZZZGachaType : IGachaType { /* 绝区零实现 */ }

实战应用示例

抽卡记录分析流程

统计信息展示示例

假设用户有以下抽卡数据：

• 角色祈愿池：300抽，5个5星，其中3个UP
• 武器祈愿池：150抽，2个5星，其中1个UP

系统将自动计算并显示：

• 角色池5星出货率：1.67%
• 角色池平均5星抽数：60抽
• 角色池UP5星平均抽数：100抽
• 当前保底计数：45抽（距离保底还有45抽）

技术亮点与创新

1. 统一的跨游戏架构：一套代码支持多款米哈游游戏
2. 实时保底计算：动态计算当前保底状态和进度
3. 智能数据去重：避免重复导入相同抽卡记录
4. 多维度统计分析：提供全面的抽卡数据洞察
5. 离线数据支持：所有数据本地存储，支持离线分析

总结

Starward项目的祈愿系统抽数统计机制通过精心的架构设计和算法实现，为米哈游游戏玩家提供了强大的抽卡数据分析能力。其核心技术包括：

• 基于ORM的数据持久化层
• 多游戏统一的抽象接口设计
• 实时保底计数和概率统计算法
• 高性能的数据查询和缓存机制
• 丰富的统计维度和可视化展示

这一机制不仅解决了玩家的实际需求，也为开发者提供了可扩展、可维护的技术架构范例。通过深入理解这一机制，开发者可以更好地进行二次开发或类似系统的构建。

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