? ? ? 自氣流水仙花上線以來，無盡打法發(fā)生了翻天覆地的變化，傳統(tǒng)桑葚陣已經(jīng)在大多數(shù)無盡淪為歷史，僅僅在西部無盡得以保留。本文主要解決以下問題：

? ? ?氣流為什么能夠做到在無盡普關(guān)競(jìng)速完全取代桑葚？關(guān)于這一點(diǎn)的解釋也是比較多的，主要有以下幾種：

1.氣流能配合魔音大招吹飛僵尸，擁有擊殺僵尸的能力（魔氣的存在性）

2.氣流對(duì)于節(jié)省甘藍(lán)補(bǔ)給更有用，減少了補(bǔ)給的缺口，這一點(diǎn)桑葚?zé)o法做到，這就提供了在個(gè)別無盡如沙灘等地的優(yōu)勢(shì)（補(bǔ)給方面考慮）

3.氣流的吹飛是穩(wěn)定的，桑葚毒球不穩(wěn)定。（穩(wěn)定性考慮）

毫無疑問，以上解釋均是合理的，相比于傳統(tǒng)的桑葚陣，氣流確實(shí)存在以上方面的優(yōu)勢(shì)。本文是基于信息理論對(duì)氣流的合理性進(jìn)行科學(xué)的證明。

? ? 首先給出一些定義：

? ? ?離散信源X：輸出離散的有限符號(hào)的信號(hào)源稱為離散信源。

? ? ? 離散信源X的概率分布：離散信源各符號(hào)的概率分布列。

? ? ? ?離散信源X的自信息I(X)：離散信源各符號(hào)概率的負(fù)對(duì)數(shù)（2為底）之和。

? ? ? 離散信源的熵H(X)：離散信源自信息的概率平均值，H(X)=sigma[-p*log2(p)]

? ? ? ?離散無記憶信源的n次擴(kuò)展源：一次性輸出n個(gè)符號(hào)的獨(dú)立同分布信源。

模型化過程：

? ? ? ?無盡中各行的出怪按照其權(quán)重進(jìn)行分配，按密度進(jìn)行排隊(duì)。在已知總權(quán)重的情況下，總是有若干確定有限的可能性，在這些未知的種類可能性中，又有各僵尸刷新位置的位置可能性存在，即無盡出怪方面至少存在兩類可能性，或兩類不確定度。然而在同一波次中，理論上是具有較大不確定度的，但最后一只僵尸的出現(xiàn)種類在前面的所有僵尸確定以后，總是確定的，因此，對(duì)于這只僵尸來說，只有一類不確定度即位置不確定。而對(duì)于前面的僵尸來說，總是有兩類不確定度存在。因此，需要進(jìn)行維度的轉(zhuǎn)換。

? ? ? ?我們認(rèn)為無盡每一行的出怪都是近似獨(dú)立的，其實(shí)較難具有這種特性，因?yàn)榧词故窃跓o盡中后期，權(quán)重總量足夠大的時(shí)候，總存在少數(shù)批次的種類被限定，不確定度降低。但對(duì)于大量波次的前期來說，兩行可以在任意滿足權(quán)重要求下獨(dú)立刷新僵尸，此時(shí)它們就是獨(dú)立的。將每一行的出怪都視為一個(gè)離散信源，符號(hào)集為該波次能出現(xiàn)的所有種類僵尸。于是五行出怪便可寫為該離散信源的五次擴(kuò)展源（同列的僵尸同時(shí)出現(xiàn)）。

下面是對(duì)于該離散信源的符合集處理辦法：

僵尸分組原理：可以認(rèn)為這若干種類的僵尸中分好差兩類僵尸，如鐵桶，普僵之類的，對(duì)競(jìng)速無盡有利的僵尸稱好，出現(xiàn)總概率為p，此處p是未知量，反之為差怪，出現(xiàn)概率為1-p。

注：按照傳統(tǒng)的競(jìng)速理論，無盡好差怪不僅僅限于僵尸種類，僵尸組合是比之更為常用的鑒類標(biāo)準(zhǔn)，但此處非討論僵尸組合，僅僅使用種類這一定義。

這個(gè)五次擴(kuò)展源的信息熵為：

H(X^5)=5H(x)=-5p*log2(p)-5(1-p)log2(1-p)＜=5，當(dāng)p=1/2時(shí)，離散信源熵最大為5

而在傳統(tǒng)桑葚陣中各行僵尸中毒的概率與桑葚?cái)?shù)量有關(guān)，在氣流陣中，由于甜薯的存在，五行的輸出被綜合為24兩行，綜合后信源的分布與原離散信源具有相同的分布，且兩行信源相互獨(dú)立，等價(jià)于原信源的二次擴(kuò)展源。

這個(gè)二次擴(kuò)展源的信息熵為：

H(X^2)=2H(X)=-2p*log2(p)-2(1-p)log2(1-p)＜=2，當(dāng)p=1/2時(shí)，離散信源熵最大為2

明顯可以看出，在使用氣流聚控后，輸出信源的熵極大的減小了，即信源的平均不確定度降低，通俗理解即為僵尸組合的種類和復(fù)雜性降低。

以上為從信源輸出的角度考慮，由于桑葚陣的毒球概率是有一定分布的，按照埃及無盡的最大數(shù)量桑葚排布，這一不確定事件Y的熵為：

H(Y)=?0.638×log(0.638)÷log(2)?0.7568×log(0.7658)÷log(2)×2?0.7481×log(0.7481)÷log(2)?0.6107×log(0.6107)÷log(2)=1.745＜5

因此桑葚陣提供的毒球的平均不確定度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原無盡中的熵，因此桑葚陣在大多數(shù)情況下適用的，其剩余度量為5-1.745=3.255

而氣流在已知僵尸組出現(xiàn)在24路的條件下，處理掉這些僵尸的概率為1，只需要下一個(gè)魔音即可將任意僵尸清除，這是一個(gè)確定事件，其熵為0，因此氣流聚控陣的熵剩余度量為2-0=2

顯然，2＜3.255，即面對(duì)同樣的僵尸組合，氣流聚控對(duì)于波次的信息掌握程度更高，操作更簡單，也更穩(wěn)定，桑葚陣的不確定度更大，也更不穩(wěn)定，想提速需要依靠魔甘，更吃操作。注意這里的簡單是處理操作的簡單，并不是總操作，實(shí)際競(jìng)速過程中，由于保甜薯和一些競(jìng)速方面的需求，對(duì)操作者在總操作的連慣性和準(zhǔn)確性都提出了要求，因此總操作是困難的，需要刻意練習(xí)。

熵低，代表著聚控這種打法的平均不確定度低，即更容易預(yù)判，而在預(yù)判以后，更是有穩(wěn)定的操作方法，因此，單次處理犯錯(cuò)誤的概率大幅降低，補(bǔ)救錯(cuò)誤所需時(shí)間減少，更有利于操作的連貫性，進(jìn)而構(gòu)成正向反饋，最終能戰(zhàn)勝桑葚陣，將桑葚趕下神壇。個(gè)人認(rèn)為這個(gè)可能是最根本上的原因。