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输入计算

整套中不同道具的总数(假设各款出货率相同)

数学公式

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结果

集齐整套的期望抽数
14.7
抽(平均)
道具款式数量(n) 6
调和数 H(n) 2.45
前提假设 所有道具概率相等(出货率均匀)

这个计算器能做什么

这个工具用来估算:你大约要抽多少次扭蛋、扭多少个扭蛋机、拆多少包集换式卡牌或贴纸,才能把整套道具里的每一款都至少集齐一个。这正是概率论中经典的「集邮问题」(Coupon Collector's Problem,又称赠券收集问题)。需要注意的是,得出的结果是多次尝试后的平均值:单次开箱可能欧气满满,也可能非酋附体。这套数学规律放之四海皆准,适用于任何国家或平台的抽卡游戏。

如何使用

输入你想集齐的整套道具一共有多少种不同款式(例如一套 6 款的扭蛋阵容,或一个 66 张的卡牌系列),就能读出期望抽数。本计算器假设每次抽取时,各款道具出现的概率完全相同。

公式详解

如果共有 n 种概率相等的道具,那么集齐整套所需的期望抽数为 $$E(n) = n \times H(n)$$其中 \(H(n)\) 是第 \(n\) 个调和数:$$H(n) = 1 + \frac{1}{2} + \frac{1}{3} + \ldots + \frac{1}{n}$$直观理解是这样的:当你已经拥有 \(i-1\) 种不同道具时,下一抽出现新款的概率是 \(\frac{n-(i-1)}{n}\),因此平均需要抽 \(\frac{n}{n-(i-1)}\) 次才能抽到第 \(i\) 种新道具。把 \(i\) 从 1 加到 \(n\) 求和,结果就等于 \(n\) 乘以 \(\frac{1}{k}\) 的总和。

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展示收藏逐渐集齐时抽到新物品概率递减的示意图
随着收藏增多,每次新抽中缺失物品的概率越来越低,因此每件新物品所需的期望抽取次数也随之上升。

实例演算

以一套 6 款的道具为例:$$H(6) = 1 + \frac{1}{2} + \frac{1}{3} + \frac{1}{4} + \frac{1}{5} + \frac{1}{6} = 2.45$$于是 $$E = 6 \times 2.45 = 14.7 \text{ 抽}$$第一款只要 1 抽就稳拿,但单单是最后那款最难抽到的,平均就要花掉约 6 抽。

随着不同物品数量增加,期望总抽取次数增长的柱状图
随着集合规模增大,期望抽取次数 \(E(n)=n \cdot H(n)\) 的增长快于 \(n\)。

常见问题

这套公式适用于稀有度分级或出货率不同的情况吗?不适用。公式的前提是每款道具概率相等。如果你的扭蛋有 SSR、R 等稀有与普通之分、出货率各不相同,就要用更通用的「加权集邮问题」模型来计算,得出的抽数会更多。

这个结果是保底承诺吗?不是,它只是长期下来的平均值。你可能更快集齐,也可能慢得多——这个分布有一条很长的「拖尾」。

怎么估算花费?把期望抽数乘以你每抽的单价,就能得到大致的预算。

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