穿衣活动贫民期望得分2388.71

2025/12/29307 浏览综合

首选，我们假设你是超级非酋，只有普通套，那么你现在会拥有的套装：

精致：无套装

甜美+舒适：午后/闲暇居家448，总计2套

潮流+野性：热情/狂野摇滚650、嘻哈/异域弄潮448，总计4套

活力+闪耀：米白/晨光街道650，总计2套

青春+童趣：治愈/忧郁萌宠742，总计2套

总计有9个词条，每天会从中随机挑选出3个词条，然后根据词条选择不重复套装获得分，以获取最高分为原则。仅符合词条的套装得分，若套同时符合多个词条，则得分翻倍。

例如“甜美+潮流+青春”应选择“治愈萌宠742+忧郁萌宠742+狂野摇滚650=2134”

例如“甜美+舒适+青春”应选择“午后居家448*2+闲暇居家448*2+忧郁萌宠742=2534”

例如“甜美+闪耀+精致”应选择“晨光街道650+米白街道650+闲暇街道448=1748”

（这里我们遵循 “枚举所有可能的 3 词条组合 → 对每个组合计算最优得分 → 求所有组合得分的平均值” 的步骤计算）

可得每日得分期望为：2388.71

剩余15天，还可得分：2388.71*15 ≈ 35800

结论：获取衣服绰绰有余

补充：该计算不包含通用配饰与高级服饰，如果有就更稳了，至于排行榜就别想了

附件（每日得分期望计算代码）：

import itertools

# 1. 定义基础数据

# 9个独立词条

tags = ["精致", "甜美", "舒适", "潮流", "野性", "活力", "闪耀", "青春", "童趣"]

# 套装列表：(名称, 基础得分, 匹配的词条列表)

suits = [

("午后居家", 448, ["甜美", "舒适"]),

("闲暇居家", 448, ["甜美", "舒适"]),

("热情摇滚", 650, ["潮流", "野性"]),

("狂野摇滚", 650, ["潮流", "野性"]),

("嘻哈弄潮", 448, ["潮流", "野性"]),

("异域弄潮", 448, ["潮流", "野性"]),

("米白街道", 650, ["活力", "闪耀"]),

("晨光街道", 650, ["活力", "闪耀"]),

("治愈萌宠", 742, ["青春", "童趣"]),

("忧郁萌宠", 742, ["青春", "童趣"]),

]

# 2. 生成所有3词条组合（不重复）

tag_combinations = list(itertools.combinations(tags, 3))

total_combinations = len(tag_combinations)

print(f"总共有 {total_combinations} 种3词条组合")

# 3. 定义函数：计算单个词条组合的最优得分

def calculate_max_score(selected_tags):

max_total = 0

# 枚举所有可能的3套不重复套装组合

for suit_combination in itertools.combinations(suits, 3):

current_total = 0

for suit in suit_combination:

suit_name, base_score, suit_tags = suit

# 计算该套装匹配的选中词条数量k

k = len(set(selected_tags) & set(suit_tags))

if k == 0:

# 不匹配任何选中词条，不得分

current_score = 0

else:

current_score = base_score * k

current_total += current_score

# 更新最大得分

if current_total > max_total:

max_total = current_total

return max_total

# 4. 计算所有组合的最优得分并求和

total_score = 0

score_dict = {} # 用于记录每个组合的得分（可选）

for idx, combo in enumerate(tag_combinations):

max_score = calculate_max_score(combo)

total_score += max_score

score_dict[combo] = max_score

# 每10个组合打印一次进度

if (idx + 1) % 10 == 0:

print(f"已计算 {idx+1}/{total_combinations} 个组合，当前累计得分：{total_score}")