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import random
import pandas as pd
import numpy as np
eff_case1 = 0.64*1.21/1.9 #对照组1：文学少女の普攻
eff_case2 = 0.64*1.08/1.9 #对照组2：jk少女の普攻
eff_case3 = 0.64*1.34/1.9 #对照组3：办公室女郎の技能
eff_case4 = 0.744/1.9 #对照组4：地质专家の普攻
eff_case5 = 0.744/1.4 #对照组5：地质专家の技能
eff_case6 = 0.8 #对照组6：满额停顿效果
eff_case7 = 0.54 #对照组7：时天使领域
eff_case8 = 0.8/3 #对照组8：小企鹅的常态控制
eff_case9 = 2.5/3 #对照组9：小企鹅的冰结领域
eff_case = eff_case7 #选择参考的对照组
n = 1000000 #测试次数
l_path = 10 #设置敌人行进的距离，单位米，1格=2米
v_emeny = 1.4 #设置敌人行进的速度，单位米/秒
atk_speed_add = 100 #设置技能开启后增加的攻速（1攻速=1%基础）
t_skill = 30 #设置技能持续时间
atk_speed_normal = 108 #设置图内攻速，即包含加速力场buff下的攻速
atk_time_default = 1.3 #设置默认攻击间隔
s = [] #样本集
atk_time_normal = atk_time_default*100/atk_speed_normal #图内基础攻击间隔
atk_time_skill = atk_time_default*100/(atk_speed_normal+atk_speed_add) #技能持续时间内攻击间隔
c_skill = t_skill//atk_time_skill + 1 #技能持续时间内攻击次数
better = 0 #优化计数器
for i in range(n):
m = 0 #初始化攻击次数
t_sluggish = 0 #初始化停顿持续时间
t_stun = 0 #初始化眩晕持续时间
distance = 0 #初始化敌人移动距离
dis_old = 0 #初始化参考移动距离
atk_time_real = atk_time_skill #初始化攻击间隔为技能释放时攻击间隔
while distance < l_path:
m = m + 1
dis_move = 0 #初始化当前行动周期的移动距离
if m >= c_skill:
atk_time_real = atk_time_normal #当攻击次数超过技能持续时间时，攻击间隔变更为图内基础攻击间隔
type_eff = random.randint(1,4) #抽取天赋效果
if type_eff == 3: #抽到停顿
t_sluggish = 1.4 #重置停顿持续时间
if type_eff == 4: #抽到眩晕
t_stun = 1 #重置眩晕持续时间
t_sluggish = 0 #如果眩晕与停顿重合，眩晕状态覆盖停顿状态
if (t_sluggish==0)and(t_stun==0): #如果当前眩晕与停顿时间均为0
dis_move = atk_time_real*v_emeny#敌人原速前进
if t_sluggish > atk_time_real: #如果当前停顿时间比攻击间隔长
dis_move = 0.2*atk_time_real*v_emeny #当前攻击间隔的移动距离为停顿状态
t_sluggish = t_sluggish - atk_time_real #停顿时间消耗掉一个攻击间隔
elif t_sluggish > 0: #如果当前存在停顿时间但不满一次攻击间隔
dis_move = 0.2*t_sluggish*v_emeny + (atk_time_real-t_sluggish)*v_emeny #行走完剩余停顿时间，接着以常速行进
t_sluggish = 0 #停顿时间清零
if t_stun > atk_time_real: #如果当前眩晕时间比攻击间隔长
dis_move = 0 #敌人不行动
t_stun = t_stun - atk_time_real #眩晕时间消耗掉一个攻击间隔
elif t_stun > 0: #如果当前存在眩晕时间但不满一次攻击间隔
dis_move = (atk_time_real-t_stun)*v_emeny #眩晕期间不行动，剩余时间原速行进
t_stun = 0 #眩晕时间清零
distance = distance + dis_move #计算敌人行进情况
dis_old = dis_old + atk_time_real*v_emeny
#eff = 1-(distance/dis_old) #调试用，计算减速效果
#print(m,type_eff,distance,eff) #调试用语句
eff_final = 1-(distance/dis_old) #计算最终减速效果
if eff_final > eff_case:
better = better + 1 #统计优于参考减速的情况
s.append(eff_final) #添加减速效果至样本中
res=pd.value_counts(s) #统计每个抽数出现的次数
print("E = ", np.mean(s)) #打印期望
print("ES = ",np.std(s)) #打印标准差
print(better/n) #打印比参考减速标准强的频率
#print(np.sum(res[:case])/n) #比参考减速标准弱的频率