※ 引述《archon (內湖流川楓)》之銘言：
: 以 UR 卡機率 1% 來說，我認為機率部份的程式大致如下：
: r = rand() % 100 // 0~99 隨機產生一個數字
: 如果是 0，就給你 UR，如果是其他的數字，就給你其他的卡片。
: 友情抽呢？假設 R 卡機率為 5%，隨機出數字 0~4 給你 R，其他則是給你 N。
: rand() 可想成一個隨機序列，把 scale 拉大來看，假設100萬次好了，
: 理想上就是 0~99 每個數字各出現1萬次。
: 我先用友抽抽掉30張廢卡，接下來的99萬9仟9佰70次抽卡裡，中UR的機率就提高了。
: 這跟同時間有沒有人在跟我一起抽，或者有沒有人插隊都沒關係，
: 總之我就是把接下來序列裡的30次大數字跳過了。
: 這個作法，唯一的風險，就是寫抽卡那個 RD 吃飽了太閒，
: UR 用 0 來出卡，R 用 95~99 出卡。
: 以一個腦子正常的工程師來講是不會這樣做的。
: 用這個方式，我在 UR 20%/ SR 80% 的歐洲抽之中，
: 　第二次就抽中了 UR，原本應該是五抽會中一抽的，但我只用兩抽就收工了！
: 　是不是很有用？給大家做參考～ ^^"
: 　不過後來又抽了三次都是 SR，回歸到 1/5　了... 機率真穩 ._.
你國中機率學的好像不是很好 = =a
把你的論述簡化, 就是一個簡單的機率問答。
[問題]
桌上有三杯水，其中二杯有毒，
請問第二個喝的不中毒的機率為何?
[你的算法是]
第一個人先喝了一杯有毒的，
剩下二杯一杯有毒一杯沒毒，
所以第二個不中毒的機率提高到二分之一!
*** 這種算法怎麼可能是對的? :p ***
[正確的算法一]
把所有排列組合列出來
(1) 毒毒水
(2) 毒水毒
(3) 水毒毒
所以排第二的在 (1) (3) 會中毒,
(2) 不會中毒，所以不會中毒的機率是 1/3。
[正確的算法二]
第一個中毒的機率是 2/3，
如果第一個中毒，第二個不中毒的機率是 1/2。
第一個不中毒的機率是 1/3，
如果第一個沒中毒，第二個中毒的機率是百分之百。
所以總和不中毒機率是 2/3*1/2 + 1/3*0 = 1/3。
[正確不用算的算法三]
這叫獨立機率事件，跟排序無關啦 :p

你的想法錯了吧 他的說法比較像重複試等到別人喝到有毒的，才去喝 雖然他講法前提很多都沒驗證

這個.. 如果他的"機率上升"說法要成立 的確是要用這篇的算法一... 雖然正常來說應該是等別人試喝沒錯所以他的講法整個就很詭異以一樓的算法的話 會歸到算法三得出機率不變的答案

照一樓說法 那人家把沒毒的那杯喝掉了你就不抽了嗎XDD

你可以決定要不要抽就有可操作空間不過原po的說法確實很多漏洞

原po的說法要成立的前提很多 不過如果原po的假設是對的那就沒錯 你講的跟原po講的是不太一樣的東西

你把模型簡化到剩下三杯，當然會得到這樣的結果，但隨機程式的運作原理不是這樣，你要用夠大量的數列來想一百萬杯裡頭有1萬杯有毒，我先看30個人喝了都沒中，這時才去喝第31杯水