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Cataclysm-DDA 近战武器平衡电子表格全解：从 0.E 再平衡项目到 DPS 评估公式的底层原理

【免费下载链接】Cataclysm-DDACataclysm - Dark Days Ahead. A turn-based survival game set in a post-apocalyptic world.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/Cataclysm-DDA

导读：本文以 Cataclysm-DDA 仓库内 MELEE_BALANCE_SPREADSHEET.md 为线索，完整还原推动 0.E 实验版近战武器再平衡项目（Melee Weapon Evaluation 电子表格）的 7 个数据选项卡及其数据流，并结合 GAME_BALANCE.md 与src/melee.cpp、src/item_gun_tool_ammo.cpp源码，讲透命中、暴击、破甲伤害与每秒伤害（DPS）的评估公式。读完你将掌握：如何用"武器类别 + 命中要素 + 伤害模型"给任意近战武器打分、为什么 rapid strike 会"快速弹刀"、以及nodachi与zweihander这类同价值武器是如何被调平到同一档位的。

一、背景：一份驱动了全游戏近战武器改版的电子表格

Cataclysm-DDA 的 0.E 实验版经历了一次大规模近战武器再平衡（melee weapon rebalance）项目。该项目的决策依据，是维护者 mlangsdorf 构建的一份名为"Melee Weapons Evaluation"的复杂电子表格（原文档自述）。这份电子表格最初以 Google Docs 形式托管，其静态副本被保留在仓库中，即同目录下的 Melee Weapon Evaluation.ods，便于在外部托管变动时随时回溯。

需要特别说明的是：原文档开头明确标注"This document is quite out of date"（本文档已相当过时）。它描述的是 0.E 时代（约 2019 年 10 月基于 0.D 实验版）的评估方法，其中的具体数值与当前版本可能已有出入，但评估框架、数据流与平衡思路至今仍是理解本游戏近战数值体系的钥匙，并与现行 GAME_BALANCE.md 中的武器平衡准则一脉相承。

二、电子表格总览：7 个选项卡与数据流

这份电子表格"机关众多、环环相扣"，共有 7 个核心选项卡，数据按以下路径流转：

Raw（原始数据倾倒） │ ▼ Filter（按武器类别过滤）──► New Formula（新公式评估） │ ▼ New Formula Sorted（按类别排序比较） │ ▼ Proposed Values（拟议数值调整） │ ▼ Proposed Values Sorted（调整后再排序） │ ▼ Comparison（汇总对比）

一句话概括：先灌入全量武器数据（Raw），过滤出要分析的类别（Filter），用新公式逐列计算评估值（New Formula），排序找出异常值（New Formula Sorted），然后手工调整数值（Proposed Values），再次排序验证（Proposed Values Sorted），最后汇总新旧对比（Comparison）。

三、Raw 选项卡：初始数据与附加分类维度

Raw 是初始数据倾倒，数据取自2019 年 10 月某个 0.D 实验版，且使用维护者 mlangsdorf 惯常加载的模组（因此其中出现了大量 Blazemod 内容）。在原始物品数据之外，Raw 选项卡又手工附加了几个关键分类列，这些列是后续所有评估的基础：

这里的 Acc/Grip/Leng/Surf/Bal 五列直接对应 GAME_BALANCE.md 中描述的to_hit 值描述性体系。在正式武器 JSON 中，武器不再直接写一个"to_hit": X数字，而是写成一组描述词，由游戏运行时从基础值 -2 自动累加计算：

"to_hit": { "grip": "(parameter)", "length": "(parameter)", "surface": "(parameter)", "balance": "(parameter)" }

各参数档位如下（均取自 GAME_BALANCE.md）：

Grip（握持，衡量你能多好地控制武器以应对情况变化）

• -1 "bad"：特别难握持的物品（天生湿滑、圆润无棱边的篮球、木桶，或带锋利边缘危险的碎金属、碎玻璃）
• +0 "none"：不属于以下类别的任何物体（2x4 木方、显示器、电线、毒刺、衣物等"可抓但太粗/太细/太软"的东西）
• +1 "solid"：握持相当扎实的武器，如管道、石块、吉他琴颈、台球杆
• +2 "weapon"：专为手形设计的握把（剑、斧、刀、警棍），或绑在身上/身体一部分的武器（拳头在此得 +2，使其总分归零，因为其他项都不适用）

Length（长度，更大的接触面与更安全的打击距离）

• +0 "hand"：从握持处延伸不足 31 cm（1 英尺）
• +1 "short"：延伸 31 cm ~ 91 cm（1~3 英尺）
• +2 "long"：延伸超过 91 cm（3 英尺）

Striking Surface（打击面，衡量武器对打击方式的要求）

• -2 "point"：单点武器（镐、矛、注射器），必须以特定方式命中才能造成可观伤害；也包括攻击角度刁钻的武器（如镰刀）
• -1 "line"：线状伤害武器（剑、刀），存在攻击角度；有尖端但无需实打实命中也有威力的武器（如钉板）也归此类
• +0 "any"：任意角度攻击（棍棒、管道、狼牙棒），任何表面都是有效打击面
• +1 "every"：即使擦伤也能造成显著伤害的武器（锯齿撕裂类、电击棒）

Balance（平衡，衡量物品是否适合挥舞/突刺）

• -2 "clumsy"：非常笨重或重心失衡，光是稳住都费力（煎锅、电锯、椅子、吸尘器）
• -1 "uneven"：重心不均匀，但不妨碍挥舞（斧头、大锤、步枪、镰刀、多数长柄武器）
• +0 "neutral"：中性平衡（重棍、岩石、台球杆、厨刀、羊角锤、金属管、撬棍、手枪）
• +1 "good"：非常适合挥舞或突刺（棒球棒、高尔夫球杆、剑、四分之一杖、刀）

这套"描述词驱动"体系正是 Raw 选项卡中 Acc 列能重算命中值的原因：只要武器 JSON 里写的是 grip/length/surface/balance 四词组合，电子表格就能按同一套基准重新求值，从而揪出那些"写了个漂亮 to_hit 数字、却不符合任何物理特征"的武器。

四、Filter 选项卡：按武器类别切片

Filter 从 Raw 取得初始数据，并读取单元格 B1 中的 Weapon Class 值，把所有武器类别低于该值的物品过滤掉，从而缩小分析范围。这是整个数据流的第一道闸门——后续所有选项卡都只分析通过筛选的武器，便于集中对比同一"武器段位"内的物品。

五、New Formula 选项卡：新武器评估公式逐列拆解

这是整份电子表格的核心，计算公式相当复杂。其布局与计算逻辑如下：

评估者设定：所有武器都交由一名力量 10、敏捷 10、感知 10，全部武器技能 4 级的幸存者来评估。基础命中（base hit）、属性暴击（stat crit）、技能暴击（skill crit）、钝击倍率（bash mult）、切割倍率（cut mult）、刺击倍率（stab mult）等基准值，均取自 src/melee.cpp 的相关代码段。

前 7 行是表头数据，主体计算从第 8 行开始。各列含义：

接下来三个数据块是本表最复杂的部分：列 S–Z、AB–AI、AK–AR 结构完全重复，但分别采用三种不同怪物属性（对应 GAME_BALANCE.md 中描述的三个参照怪物：低闪避高装甲的 soldier zombie、中等闪避中等装甲的 survivor zombie、高闪避无装甲的 smoker zombie）。每个数据块内：

• S "Hits"：每 1000 次攻击的期望命中次数，按均值 = 5 × ( roll_hit − 怪物 Dodge )、标准差 = 25 的正态分布计算
• T "Crit %s"：这些命中里暴击所占百分比
• U "Dmg"：破甲后的平均期望伤害，即对 3 种伤害类型分别计算max( 0, 伤害 − 护甲 )后求和
• V "Crit"：破甲后的平均期望暴击伤害。3 种伤害类型的暴击倍率不同、暴击时削减的有效护甲量也不同，因此公式远比普通伤害复杂
• W–Y：重复伤害与暴击伤害计算，但针对rapid strike（快速打击），其基础伤害按 2/3 折算
• Z "Dmg/Turn"：每回合伤害，有两种口径：
  • 无 rapid strike 时：100 × ( Dmg × ( Hits − crits ) + Crit Dmg × crits ) / ( 1000 × Moves )——即每次普通命中伤害 × 普通命中数 + 每次暴击伤害 × 暴击命中数，除以 1000 次攻击消耗的总行动点数，再乘以每秒 100 行动点
  • 有 rapid strike 时：100 × ( Dmg × ( Hits − crits ) / 2 + Crit Dmg × crits / 2 + rapid Dmg × ( Hits − crits ) / 2 + rapid Crit Dmg × crits / 2 ) / ( 1000 − ( hits / 2 ) × Moves + Hits × 0.33 × Moves )——即普通打击与快速打击各占一半次数、伤害与行动消耗均按比例分摊

收尾两列：

• AT "Weapon"：重复武器名，便于对照
• Au "Value"：列 Z、AI、AR（三种怪物的 Dmg/Turn）的平均值，Reach 2 武器再乘 1.5，Reach 3 武器乘 1.75

值得注意的历史差异：GAME_BALANCE.md 现行版本中 reach 的权重是Reach 2 +20%、Reach 3 +35%，而 0.E 时代这份电子表格采用了更激进的×1.5 / ×1.75（即 +50% / +75%）。这说明 reach 的价值权重在项目演进中被下调过，阅读旧文档时需留意。

5.1 源码印证：正态命中与查表命中

电子表格中"均值 5 × ( roll_hit − Dodge )、标准差 25 的正态分布"并非凭空设计，它与 src/melee.cpp 的实际实现精确对应：

• Character::get_melee_hit_base()返回Character::get_hit_base() + hit_weapon + mabuff_tohit_bonus() + 附魔修正，其中hit_weapon即武器 acc 贡献（src/melee.cpp）
• Character::hit_roll()综合敏捷、技能、武器与武术，再叠加远视、倒地、蹲伏、乘车等修正，最终调用melee::melee_hit_range( hit )（src/melee.cpp）
• melee::melee_hit_range的实现正是normal_roll( accuracy * 5, 25.0f )——均值 accuracy×5、标准差 25 的正态分布掷点，与电子表格的 Hits 列公式完全同源（src/melee.cpp）

而现行代码中item::effective_dps()（src/item_gun_tool_ammo.cpp）沿用了同一套评估思想，但实现为查表而非正态分布逐次计算：

const float mon_dodge = mon.get_dodge(); float base_hit = guy.get_dex() / 4.0f + guy.get_hit_weapon( *this ); base_hit *= std::max( 0.25f, 1.0f - guy.avg_encumb_of_limb_type( bp_type::torso ) / 100.0f ); float mon_defense = mon_dodge + mon.size_melee_penalty() / 5.0f; constexpr double hit_trials = 10000.0; const int rng_mean = std::max( std::min( static_cast<int>( base_hit - mon_defense ), 20 ), -20 ) + 20; double num_all_hits = hits_by_accuracy[ rng_mean ];

其中rng_mean将（基础命中 − 怪物防御）钳制到 [−20, 20] 后作为hits_by_accuracy查表下标，对应电子表格中"每 1000 次攻击的期望命中数"；base_hit - 1.5 * mon_dodge则对应电子表格的 "2 Crit" 双暴击通道（详见下节）。effective_dps()还会对 10000 次试击统计总行动点与总伤害，换算回每秒伤害，与电子表格 Z 列的"每回合伤害"口径一致。

5.2 源码印证：暴击的双通道机制

电子表格中 M–N 列区分了"3 Crit（三连暴击）"与"2 Crit（双连暴击）"，这对应 GAME_BALANCE.md 描述的双暴击系统：双连暴击（double critical）在第二次命中掷点对抗 1.5 × 怪物闪避时触发，发生概率高于普通暴击；每次攻击会分别计算两种暴击的出现概率。effective_dps()中的实现印证了这一分层：

const int rng_high_mean = std::max( std::min( static_cast<int>( base_hit - 1.5 * mon_dodge ), 20 ), -20 ) + 20; double num_high_hits = hits_by_accuracy[ rng_high_mean ] * num_all_hits / hit_trials; double double_crit_chance = guy.crit_chance( 4, 0, *this ); // 双连暴击通道 double crit_chance = guy.crit_chance( 0, 0, *this ); // 普通暴击通道

即：部分命中具备触发双连暴击的资格（base_hit − 1.5 × dodge对应的命中区间），其余命中走普通暴击通道，两者用不同的 crit_chance 参数分别折算。顺带一提，GAME_BALANCE.md 作者自己也吐槽"这套暴击系统又蠢又复杂、会产生怪异的数值结果"，并提议改为"原始命中掷点高于均值 1 个标准差即触发双暴击"的更简方案——这段注释至今仍保留在文档中。

六、New Formula Sorted：揪出同类武器中的异常值

New Formula Sorted 把旧武器评估值与新公式评估值并列，并按武器类别（Category）内新评估值降序排序。这样做的目的，是快速发现某类武器中"鹤立鸡群"或"垫底"的异类——原文档点名了broadsword（阔剑）这个在当时明显超模的例子。排序视图让再平衡工作有了明确靶子：先看类别内分布是否均匀，再对极端值动刀。

七、Proposed Values：拟议数值的调整规则

这是整个再平衡项目的"手术台"。Proposed Values 选项卡复刻了 New Formula 的结构，但将 C–J 列复制为静态数值（paste as values），然后手工微调，把评估值"凑成漂亮的数字"。其调整规则有六条，条条都值得细读：

1. 命中值全面重算：命中（Accuracy）改为完全依据 Raw 选项卡中的 grip、length、striking surface、balance 四要素取值。于是，一批原本命中虚高的武器（如bionic claws 生化爪）被削弱，而一批命中被低估的武器（如katana 武士刀）得到加强。

2. 同类别武器评估值大致拉平：同一 Category 内的武器被调整到大致相同的评估值，但数值分布仍各有差异。总体倾向是：欧洲武器的伤害更多来自钝击（bash）、更少来自切割（cut），且通常更重更慢；亚洲武器则相反。原文档承认这种设定"有点随意、也不太写实，但大家都这么期待"。最典型的案例是两把双手剑：

   • 日本nodachi（野太刀）：攻击速度 164，钝击 6，切割 47
   • 欧洲zweihander（双手剑）：攻击速度 169，钝击 18，切割 39
   • 两者评估值都约为26，殊途同归。

3. 劣质（inferior）武器降档：与真实武器相比，劣质版获得1 档平衡惩罚，同时一半的切割/刺击伤害转为钝击，且切割/刺击伤害降至真实武器的1/4。示例：一把劣质长枪（inferior pike）为钝击 30、刺击 11，而正版长枪为钝击 8、刺击 44。

4. 伪制（fake）武器再降档：伪制武器与劣质版一样糟糕的平衡，但基本是钝器，因此打击面（striking surface）通常升为 "every"——讽刺的是，这让伪制武器反而比真品更准或一样准。其钝击伤害为劣质版的一半，切割/刺击伤害再降到劣质版的 1/4（即真实武器的 1/16）。示例：一把伪制长枪为钝击 15、刺击 3。

5. 大量武器获得伤害提升以拉高评估值：原因是很多低伤害、带 rapid strike 的武器被严重高估——破甲伤害测试表明，rapid strike 常常只是让你"以两倍速度弹刀"（bounce off armor twice as fast），低伤害打不穿护甲，快速连击毫无意义。

6. 长矛与长柄武器特殊处理：

   • Spears（矛）：曾有一套基于重量的刺击伤害粗略公式（原作者已无法找回），总体效果是矛与矛之间的差异比以前更小了。
   • Polearms（长柄武器）：在距离 2 时获得与 Ax2 相同的粗略伤害，但在距离 1 时单独开一条平衡线，原始伤害乘以 0.7。这使长柄武器在远距离非常强悍，但贴身肉搏时比四分之一杖（quarterstaff）略逊一筹。

八、Proposed Values Sorted 与 Comparison：验证与汇总

• Proposed Values Sorted：与 New Formula Sorted 同构的对比选项卡，只不过数据源换成 Proposed Values 调整后的数值，用于验证调整后类别内是否足够均匀。
• Comparison（汇总选项卡）：
  • 列 A–P：每个通过 Filter 的武器都列出其当前属性与拟议属性、原始评估值、新公式评估值、使用拟议数值的新公式评估值。对拟议数值而言，提升的值标绿、变差的值标红——一眼就能看出改动方向，方便对比变更、抓出错误。
  • 列 S–AH：重复同样流程，但单元格S1、T1、U1、V1 可手工填入类别名，下方小计仅汇总匹配这些类别的武器子集，从而简化同类比较。

九、历史局限性与今天的平衡基准

原文档的自述"quite out of date"应当被认真对待：

• 数据源是 2019 年 10 月的 0.D 实验版（含个人模组），覆盖面与当前主分支差异巨大；
• reach 权重（×1.5/×1.75）、部分伤害模型与现行 GAME_BALANCE.md 已不一致；
• 现行文档对武器价值的评估已收敛为清晰的武器层级（weapon tiers）：<2非武器（塑料瓶、石块、靴子）→2–5工具与临时武器（木板、尖棍、管道、锤子）→6–11危险工具或粗糙专用武器（高尔夫球杆、木矛、匕首矛、手斧、弹簧刀、tonfa、四分之一杖）→12–15优秀专用武器（木斧/消防斧、钢矛、电动切肉刀、库克锐刀、木剑、砍刀、铁丝钉棒）→20–35为杀人而设计的战争武器（胁差、武士刀、阔剑、双手剑、战斗刀、战斧、战锤、狼牙棒、晨星）→35+科幻武器（钻石武士刀、单分子刃、光剑、链锯剑），并给出具体锚点值：战斗刀 20、短刃 22、长刃/短斧/短链枷 24、双手刃/长斧/多数矛 26、双手斧与长柄武器 28、战斗矛 30，临时武器约为真品价值的 75%。这些锚点正是 0.E 电子表格方法论沉淀后的现行版本。

十、结语：一份可复现的"武器评分流水线"

回顾整份电子表格，它本质上是一条可复现的武器数值评审流水线：Raw（全量数据 + 分类标签）→ Filter（切片）→ New Formula（命中/暴击/破甲/DPT 全链路求值）→ 排序找异常 → 按六条规则手工调整 → 汇总验证。其中"命中 = 均值 5×(roll_hit−dodge)、标准差 25 的正态分布"至今仍是 src/melee.cpp 中melee_hit_range的真实实现；"三参照怪物求平均 DPS"的思想则演化为 src/item_gun_tool_ammo.cpp 的item::effective_dps()查表实现。

如果你要为本游戏新增或平衡一件近战武器，标准动作是：先在 data/json 中写好to_hit四要素描述词（确保符合 GAME_BALANCE.md 的握持/长度/打击面/平衡准则），再对照现行武器层级锚点设定伤害与攻速，最后用effective_dps的评估思路做一次心理验算——这就是 0.E 那次大改版留给今天的完整方法论遗产。

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