잇창명 개발 블로그

한별포스 25성을 찍으려면 별조각을 얼마나 써야 할까?

이 글은 메이플스토리의 스타포스 시스템이 아닌, solved.ac의 만우절 이벤트에 대한 글입니다.

2017년에 solved.ac 개발자 shiftpsh님의 블로그에 올라왔던 모든 캐릭터를 모으기 위해서는 얼마를 써야 하는가 글을 재밌게 읽었던 기억이 있습니다. 제목 그대로 게임에서 뽑기를 해서 모든 캐릭터를 모으는 비용의 기댓값을 구하는 글인데, 5년 뒤에 solved.ac 만우절 이벤트로 확률 이벤트가 열리는 걸 보니 신기하네요. 이 글은 이벤트가 열려 있는 4월 1일에 쓰기 시작했는데 지금은 제가 글을 너무 느리게 써서 마감됐습니다.

solved.ac의 한별포스 강화 화면

무슨 이벤트였을까?

이번에 이벤트로 열렸던 한별포스는 메이플스토리(제가 메이플스토리를 한 적이 없어서 설명이 틀릴 수 있는 점 감안해주세요)의 스타포스 시스템처럼 프로필을 강화하는 시스템입니다. 당연히 만우절이기 때문에 강화한다고 스탯이 바뀌는 건 아니고 이벤트가 끝날 때 별 개수에 따라 소정의 별조각1을 지급한다고 합니다.

강화 단계는 0성부터 25성까지 있고 별조각을 들여 강화를 시도할 수 있으며, 일정한 확률에 따라 다음 결과 중 하나가 나올 수 있습니다.

이외에도 추가로 다음과 같은 시스템이 있었고 모두 실제 메이플스토리에서 따온 것 같습니다.

확률과 비용

강화 단계별 별조각 비용과 성공/실패/파괴 확률을 아래 표에 정리해 두었습니다. 강화 확률은 나무위키의 메이플스토리/스타포스 강화 문서(저도 나무위키를 참조하고 싶지는 않은데 어쩔 수 없었습니다)에서 가져왔고, 강화 비용은 제가 기억하는 대로 써넣었습니다. 이 수치가 맞길 빌어야겠네요.

단계 비용 파괴 방지 비용 성공 실패 파괴 성공* 실패* 파괴*
0 1 - 95 *5 - 99.75 0.25 -
1 1 - 90 *10 - 94.5 5.5 -
2 1 - 85 *15 - 89.25 10.75 -
3 1 - 85 *15 - 89.25 10.75 -
4 1 - 80 *20 - 84 16 -
5 1 - 75 *25 - 78.75 21.25 -
6 1 - 70 *30 - 73.5 26.5 -
7 1 - 65 *35 - 68.25 31.75 -
8 1 - 60 *40 - 63 37 -
9 1 - 55 *45 - 57.75 42.25 -
10 2 - 50 *50 - 52.5 47.5 -
11 2 - 45 55 - 47.25 52.75 -
12 2 10 40 59.4 0.6 42 57.42 0.58
13 2 10 35 63.7 1.3 36.75 61.99 1.27
14 2 10 30 68.6 1.4 31.5 67.13 1.37
15 3 15 30 *67.9 2.1 31.5 66.44 2.06
16 3 15 30 67.9 2.1 31.5 66.44 2.06
17 3 - 30 67.9 2.1 31.5 66.44 2.06
18 3 - 30 67.2 2.8 31.5 65.76 2.74
19 3 - 30 67.2 2.8 31.5 65.76 2.74
20 4 - 30 *63 7 31.5 61.65 6.85
21 4 - 30 63 7 31.5 61.65 6.85
22 4 - 3 77.6 19.4 3.15 77.48 19.37
23 4 - 2 68.6 29.4 2.1 68.53 29.37
24 4 - 1 59.4 39.6 1.05 59.37 39.58

문제 정의하기

이벤트의 규칙과 수치를 정리했으니 구하고 싶은 것을 정의할 차례입니다. 혹시 모르니 shiftpsh님의 글에서처럼 몇 가지 가정을 추가하겠습니다.

그러게요. 써놓고 보니 이걸 어떻게 풀지 막막하네요.

해결 방법 찾기

고등학교와 대학교에서 기본적으로 확률을 다루는 방법을 배우긴 했지만 아직 헷갈리는 게 많습니다. 이 글도 문제를 "표준적으로" 푸는 방법이 아니라 제가 어떻게든 방법을 찾아서 "야매"로 푸는 과정에 집중하려고 합니다.

처음 10성은 단방향

표를 잘 보면 0성 → 1성부터 9성 → 10성까지는 "단방향"으로 강화가 됩니다. 즉, 단계가 올라가기만 하고 내려가지 않으며, 올라간다고 해도 반드시 한 단계씩만 올라갑니다. 게다가 비용도 1로 고정입니다. 이것저것 어려운 가정은 안 해도 되겠네요.

성공과 (아무 일도 생기지 않는) 실패만 있는 시행에서 처음 성공할 때까지 시행하는 횟수의 기댓값은 기하분포로 쉽게 구할 수 있습니다. 1회 시행에서 성공 확률이 \(p\)면 기댓값은 \(\frac{1}{p}\)이네요.

단계 횟수 비용 횟수* 비용*
0 1.05 1.05 1.00 1.00
1 1.11 1.11 1.06 1.06
2 1.18 1.18 1.12 1.12
3 1.18 1.18 1.12 1.12
4 1.25 1.25 1.19 1.19
5 1.33 1.33 1.27 1.27
6 1.43 1.43 1.36 1.36
7 1.54 1.54 1.47 1.47
8 1.67 1.67 1.59 1.59
9 1.82 1.82 1.73 1.73

나머지 15성은 양방향

그런데 11성 → 12성부터는 실패(하락)의 가능성이 있습니다. 즉, 11성에서 10성으로 떨어질 수 있고 계산할 때 이걸 고려해야 합니다. 이외에도 12성 → 13성부터는 파괴 확률이 있고 심지어는 CHANCE TIME!까지 전부 고려해야 합니다. 꺄악!

일단 강화 방식을 보아 마르코프 체인을 사용하는 게 좋을 것 같습니다. 제가 제대로 이해한 게 맞다면, 여러 상태가 있고 각 상태마다 다른 상태로 전이하는 확률이 정해져 있을 때, \(n\)번째 전이 이후에 무슨 상태로 전이했는지의 확률변수를 수열로 늘어놓은 것을 마르코프 체인이라고 합니다.

제가 한 문장으로 요약한다고 좀 복잡하게 쓰긴 했는데, 핵심은 다음 상태로 전이할 확률이 현재 상태에 따라서만 결정된다는 것입니다("마르코프 성질"이라고 합니다). 예를 들어 9성 프로필을 한별캐치 없이 강화했을 때는 이전에 강화 단계가 뭐였는지에 상관없이 55%의 확률로 10성 프로필, 45%의 확률로 9성 프로필이 됩니다. 10성부터는 찬스타임으로 인해 마르코프 성질을 위반하는 것처럼 보이는데, 이전에 실패한 횟수까지 상태로 묶어놓아서 해결할 수 있습니다(예를 들면 직전 강화에서 1번 하락한 13성 프로필).

앞으로 마르코프 체인 상태를 자주 언급할 것 같으니 기호를 몇 개 정의하겠습니다. 아래 모든 기호에서 \(i \in \{0, 1, 2, \cdots, 25\}\)와 \(j \in \{0, 1, 2\}\)를 만족합니다.

\(H\)는 Hanbyeolforce에서 따왔습니다. 특히 \(j = 2\)일 때는 찬스타임이 발동된 상태가 됩니다.

삽질의 시간

그런데 솔직히 제가 마르코프 체인을 들어만 봤지 실제로 써본 적이 없습니다. 위에서 정의한 상태로 마르코프 체인을 구성하고 나서 어떻게 할지를 한참 고민했고 제 머릿속에 스쳐지나간 생각 일부를 적어봅니다. 하나 빼고 귀찮아서 실행으로 옮기지는 않았습니다.

처음부터 구글링 할걸

결국 구글에 markov chain expected number of steps를 검색했고 수학 스택 익스체인지에서 이런 답변을 읽었습니다. 질문답변 내용을 요약하자면 이렇습니다.

저는 이 답변을 이렇게 이해했습니다. 모든 상태의 집합 \(S\), 상태 전이 행렬은 \(P\), 멈추고자 하는 상태의 집합 \(S_s\)에 대해

\(x\)성 이상으로 강화하려면 일단 \(H_{x0}\)을 거쳐야 하므로 \(S_s\)에 이것저것 많이 넣을 필요는 없을 것 같습니다. 단계 수 대신 별조각 수의 기댓값을 구하려면 1 대신 별조각 표에서 값을 끌어오면 되겠네요!

진짜로 마르코프 체인 그리기

그런데 아직도 마르코프 체인을 안 만들어놨네요. 빨리 만들고 오겠습니다.

10성 이상 한별포스의 강화 상태를 나타낸 마르코프 체인

그리드에 맞추는 기능이 없는 에디터에서 만들어서 찍었기 때문에 상태 배치가 좀 삐뚤게 보일 수 있습니다. 견뎌주세요. 길게 누르거나 우클릭을 해서 큰 크기의 원본을 볼 수 있습니다.

위 이미지에는 10성부터 25성까지 가능한 모든 상태와 상태 전이를 그려 두었습니다. 잘 보면 몇 가지 필요 없는 상태는 보이지 않는 것을 알 수 있습니다.

그런데 그림을 더 잘 보면 굳이 필요할까 싶은 상태가 3개 더 있습니다. 예를 들어 \(H_{10,1}\)은 \(H_{10,0}\)과 상태 전이가 완전히 같은데 그렇다고 \(H_{10,2}\)로 갈 수 있는 것도 아니니 딱히 \(H_{10,1}\)과 구분할 이유가 없습니다. 이렇게 "구분할 수 없는" 상태 몇 개를 더 합치면 아래 그림과 같아집니다.

위의 마르코프 체인에서 구분할 수 없는 상태 3개를 추가로 제거한 그림

이제 이 그림이랑 위의 그림 사이에 위치가 살짝 틀어진 것도 신경쓰이겠네요. 견뎌주세요. 감사합니다.

편의상 이렇게 남은 모든 상태에 번호를 붙이겠습니다. \(H_{10,0}\)이 1번이고 \(i\) 오름차순, \(j\) 오름차순으로 다음 번호를 붙입니다. 이렇게 붙인 순서대로 나열하면 1번이 \(H_{10,0}\), 2번이 \(H_{10,2}\), 3번이 \(H_{11,0}\), ..., 마지막으로 34번이 \(H_{25,0}\)입니다.

작년에 왔던 선형대수학 죽지도 않고 또 왔네

Honeyhouse를 만들 때 애용했던 행렬을 또 써보려고 합니다. 그러고 보니까 이 글을 올린 게 작년 이맘때쯤이네요.

한별포스 마르코프 체인은 너무 크니 위에서 질문으로 나왔던 상태 3개짜리 마르코프 체인으로 예시를 들어 봅시다. 상태 전이 행렬을 옮겨 적으면 다음과 같습니다.

\[P = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 1/2 & 1/4 & 1/4 \\ 1/2 & 1/4 & 1/4 \end{pmatrix}\]

또 위 답변대로 연립방정식을 완성한 뒤 이항하면 이렇습니다.

저번 글에서는 좌표계를 정의하고 조작하는 데 행렬을 쓴다고 했었는데, 사실 행렬로 일차 연립방정식도 풀 수 있습니다! 다음과 같이 식을 구성하고 해를 구하면 벡터 \(\vec{x}\)가 연립방정식의 \(h(1)\), \(h(2)\), \(h(3)\)와 대응합니다.

\[\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 1/2 & -3/4 & 1/4 \\ 1/2 & 1/4 & -3/4 \end{pmatrix} \vec{x} = \begin{pmatrix} 0 \\ -1 \\ -1 \end{pmatrix}\]

좌변은 \(P-I\)의 1번째 행을 \(I\)의 1번째 행으로 바꾼 것이고, 우변은 1번째 행만 빼고 전부 \(-1\)이네요. 내심 이것보다 조금 더 깔끔한 관계를 기대했는데 아쉽습니다. 아무튼 작은 마르코프 체인에서 관찰한 것을 일반화하면, 상태 전이 행렬이 \(P\), 전이하는 비용의 벡터가 \(\vec{v}\)인 마르코프 체인에서, 임의의 상태에서 \(s\)번 상태로 가는 기댓값은 다음 식으로 구할 수 있습니다.

\[(P - I)_{(I,s)}\vec{x} = -\vec{v}_{(0,s)}\]

단, \(M_{(N,x)}\)는 행렬 \(M\)의 \(x\)번째 행을 행렬 \(N\)의 \(x\)번째 행으로 바꾸는 연산입니다. 자꾸 기호를 정의하고 싶지 않은데 어쩔 수 없네요. 다른 기호가 있는데 제가 모르고 있는 거라면 알려주세요. 마지막으로 양변의 왼쪽에 역행렬을 곱하면 \(\vec{x}\)에 대한 깔끔한 식을 완성할 수 있습니다.

\[\vec{x} = -(P - I)_{(I,s)}^{-1} \vec{v}_{(0,s)}\]

아니면 첨가행렬을 만들어서 RREF를 구해도 됩니다. 나중에 다시 얘기하겠지만 저는 행렬 연산을 직접 구현해야 되는 상황이라서 역행렬보다는 구현하기 쉬워 보이는 RREF 쪽을 선택했습니다.

한별캐치가 꺼져 있는 일반 강화 기준으로 상태 전이 행렬 \(P\)는 다음과 같습니다. 34번째 행(\(H_{25,0}\))까지 오면 더 이상 강화할 필요가 없기 때문에 그냥 0으로 채웠습니다.

\(\begin{pmatrix} \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ \frac{11}{20} & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{9}{20} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{11}{20} & 0 & 0 & 0 & \frac{9}{20} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & \frac{297}{500} & 0 & \frac{3}{500} & 0 & 0 & \frac{2}{5} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{297}{500} & \frac{3}{500} & 0 & 0 & \frac{2}{5} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{13}{1000} & \frac{637}{1000} & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{20} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{13}{1000} & 0 & \frac{637}{1000} & 0 & 0 & \frac{7}{20} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{500} & 0 & 0 & 0 & \frac{343}{500} & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{21}{1000} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{679}{1000} & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 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& 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{250} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{84}{125} & 0 & 0 & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{250} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{84}{125} & 0 & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{250} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{84}{125} & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{100} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{63}{100} & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{100} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{63}{100} & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{7}{100} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{63}{100} & 0 & 0 & 0 & \frac{3}{10} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{97}{500} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{97}{125} & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{3}{100} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{97}{500} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{97}{125} & 0 & 0 & 0 & \frac{3}{100} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{147}{500} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{343}{500} & 0 & 0 & 0 & \frac{1}{50} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{147}{500} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{343}{500} & 0 & 0 & \frac{1}{50} & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{99}{250} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{297}{500} & 0 & \frac{1}{100} \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}\)

솔직히 이 시점에서 꽤 후회하고 있습니다.

그런데 어떻게 계산하지?

그냥 저 위의 행렬을 학교 라이선스로 받은 MATLAB에 넣고 돌려도 되겠지만, 한 가지 아쉬운 점은 MATLAB도 부동소수점을 쓰기 때문에 0.1 + 0.2 == 0.3이 성립하지 않는다는 것입니다. 왠진 모르겠지만 정밀도를 잃어버리기는 싫었기 때문에 BigInt 분수를 원소로 가지는 행렬 연산을 지원하는 무언가를 찾아야 했습니다. 제가 찾아본 언어와 라이브러리가 대충 이렇습니다.

결국에는 예전에 백준에서 RREF 문제를 풀던 느낌으로 JavaScript 위에 RREF 연산을 직접 구현했고 분수 지원은 직접 짤 수는 있지만 귀찮아서 big-rational에서 훔쳐왔습니다. 구현을 잘 했길 빌어야겠네요.

SymPy 때문에 실행 시간이 너무 오래 걸리면 어쩌지 했는데 다행히 30초 안에 끝났습니다. 초기 버전의 출력은 이렇게 나왔고 이후 글을 쓰면서 계속 수정했습니다.

Visual Studio Code에 별조각의 기댓값이 출력된 모습

계산 결과로 커다란 분수가 나올 거라는 예상은 했는데 \(\frac{60510970315760784302454536641048593069023488001243566459347392580931999}{611065180773285529890239648437500000000000000000000000000000000}\) 같은 걸 보고 아주조금 후회하긴 했습니다.

표로 정리한 결과

오래 기다리셨습니다. 일단 일반 강화를 사용하는 결과부터 보여드리겠습니다.

단계 횟수 비용 횟수* 비용*
0 1.05 1.05 1.00 1.00
1 1.11 1.11 1.06 1.06
2 1.18 1.18 1.12 1.12
3 1.18 1.18 1.12 1.12
4 1.25 1.25 1.19 1.19
5 1.33 1.33 1.27 1.27
6 1.43 1.43 1.36 1.36
7 1.54 1.54 1.47 1.47
8 1.67 1.67 1.59 1.59
9 1.82 1.82 1.73 1.73
10 2.00 4.00 1.90 3.81
11 4.67 9.33 4.24 8.49
12 8.61 17.23 7.53 15.06
13 15.48 30.97 13.00 26.00
14 31.47 62.94 25.25 50.49
15 7.22 17.78 6.16 15.50
16 24.08 59.27 19.56 49.20
17 54.34 134.60 41.86 105.97
18 109.57 271.31 79.44 201.00
19 211.15 522.34 143.49 362.64
20 111.12 273.83 76.30 192.29
21 370.40 912.78 242.24 610.44
22 13920.80 34239.54 8874.74 22301.33
23 688052.14 1692128.18 418011.91 1050236.02
24 68148164.17 167596492.88 39413962.95 99025394.05
0 → 25 68851100.79 169325190.52 39841523.49 100099585.20

파괴 방지 강화는 별도 표로 정리했습니다.

단계 횟수 비용 횟수* 비용*
0 1.05 1.05 1.00 1.00
1 1.11 1.11 1.06 1.06
2 1.18 1.18 1.12 1.12
3 1.18 1.18 1.12 1.12
4 1.25 1.25 1.19 1.19
5 1.33 1.33 1.27 1.27
6 1.43 1.43 1.36 1.36
7 1.54 1.54 1.47 1.47
8 1.67 1.67 1.59 1.59
9 1.82 1.82 1.73 1.73
10 2.00 4.00 1.90 3.81
11 4.67 9.33 4.24 8.49
12 8.68 37.35 7.58 34.21
13 15.49 90.99 13.01 80.57
14 30.68 209.83 24.62 178.06
15 3.33 50.00 3.17 47.62
16 11.11 166.67 10.08 151.17
17 29.64 370.61 25.10 313.34
18 66.06 733.13 52.33 575.79
19 132.26 1383.62 98.06 1009.44
20 72.69 723.18 54.05 532.47
21 242.31 2410.60 171.59 1690.39
22 9091.89 90705.68 6273.88 62058.12
23 449332.05 4483568.83 295471.21 2923396.36
24 44504019.46 444076050.87 27859632.04 275645195.90
0 → 25 44963075.87 448656528.23 28161855.77 278635288.64

특히 한별캐치를 가지고 일반 강화로 0성에서 22성(강화 성공 확률이 2자리 이상인 마지막 단계. 이번 이벤트에서는 상품이 걸려 있는 마지막 단계이기도 했습니다)까지 강화하는 데는 평균 673.88회 강화, 별조각 1653.80개가 필요합니다. 이벤트 기간 내에 23성까지 달성한 분도 있었는데, 이때는 평균 9548.62회 강화, 별조각 23955.13개가 필요합니다. 1등 상품이 별조각 총 13850개인 것을 고려하면 22성까지만 달성하고 멈추는 게 좋네요.

저단계에서는 한별캐치의 효과가 눈에 띄지 않지만(10성 → 11성에서 강화 횟수 ~5%, 별조각 ~4.75% 절약), 고단계로 갈수록 두드러집니다(21성 → 22성에서 강화 횟수 ~34.6%, 별조각 ~33.12% 절약). 파괴 방지 강화를 한다면 강화 횟수는 조금 줄어들지만, 그 대신 소모하는 별조각 수는 급격히 많아집니다(21성 → 22성에서 강화 횟수 ~34.58% 감소, 별조각 ~164.09% 증가).

마지막으로 제가 가장 궁금했던 0성 → 25성 강화는... 음... 솔브드에서 별조각 1억 개를 쓰면서 강화 버튼을 4000만 번 누르고 싶지는 않네요.

마지막으로 이 글을 쓰면서 작성했던 코드를 그냥 버리기는 아까우니 GitHub에 올려 두었습니다. 이 글에 올린 값 이외에 자세한 내용이 궁금하다면 확인해 주세요. 읽어주셔서 감사합니다 🙇‍♂️

  1. solved.ac에서 사용하는 화폐 단위. 

  2. 마르코프 체인의 각 상태마다 다른 상태로 전이할 확률을 나타내는 행렬. \(P_{ij}\)가 상태 \(i\)에서 \(j\)로 전이할 확률이다. 

한별포스 25성을 찍으려면 별조각을 얼마나 써야 할까?