一、冒險島的屬性（能力點那邊的）之間的關聯 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的說下，通過算法，我們自然可以知道它們之間的關系：
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*（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，我們還需要屬性點的詳細計算方式：
公式如下：
【AP加點屬性*（1+勇士百分比）+裝備技能直接加的屬性】*（1+潛能百分比）
所以結論出來了，對于面板，1點力量的關系式：
情況1，不是主屬性或者副屬性，結果：毫無影響。
情況2，副屬性，計算方式如下：
小情況1，AP加點的1點力量，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*（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*（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加點的1點力量，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*（1+角色卡等其他BUFF）/100。
小情況2，裝備加的1點力量，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*（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+運氣)×0.5+智力×0.4
魔法防御力=智力×1.2+(敏捷+運氣)×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，至于命中率達到多少，打怪才能不MISS,暫時不明：
物理命中率=敏捷×1.2+運氣
魔法命中率=運氣×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MISS的幾率暫時不明：
物理回避率=運氣×2+敏捷
魔法回避率=運氣×2+智力
冒險永恒團隊！
二、數據預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、不確定性知識的數學工具。目前受到了kdd的廣泛重視，利用粗糙集理論對數據進行處理是一種十分有效的精簡數據維數的方法。我們所處理的數據一般存在信息的含糊性(vagueness)問題。含糊性有三種:術語的模糊性，如高矮;數據的不確定性，如噪聲引起的;知識自身的不確定性，如規則的前后件間的依賴關系并不是完全可靠的。在kdd中，對不確定數據和噪聲干擾的處理是粗糙集方法的 2.基于概念樹的數據濃縮方法 在數據庫中，許多屬性都是可以進行數據歸類，各屬性值和概念依據抽象程度不同可以構成一個層次結構，概念的這種層次結構通常稱為概念樹。概念樹一般由領域專家提供，它將各個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現 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:數據立方方法和面向屬性歸納方法。 普通的基于面向屬性歸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，當供選擇的可歸納屬性有多個時，通常是隨機選取一個進行歸納。事實上，不同的屬性歸納次序獲得的結果知識可能是不同的，根據信息論最大墑的概念，應該選用一個信息丟失最小的歸納次序。 4.基于統計分析的屬性選取方法 我們可以采用統計分析中的一些算法來進行特征屬性的選取，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化論和分子遺傳學的全局隨機搜索算法。遺傳算法的基本思想是:將問題的可能解按某種形式進行編碼，形成染色體。隨機選取n個染色體構成初始種群。再根據預定的評價函數對每個染色體計算適應值。選擇適應值高的染色體進行復制，通過遺傳運算(選擇、交叉、變異)來產生一群新的更適應環境的染色體，形成新的種群。這樣一代一代不斷繁殖進化，最后收斂到一個最適合環境的個體上，從而求得問題的最優解。遺傳算法應用的關鍵是適應度函數的建立和染色體的描述。在實際應用中，通常將它和神經網絡方法綜合使用。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();
}
}
}
