游戏的设计过程中经常涉及到概率的计算，这些实际问题有的简单有的复杂，有些看似 简单的问题实际上需要复杂的计算，反过来，有些看似复杂的问题却又有简单的计算方法。 而概率的计算，往往又因为思考角度不同，会有截然不同的解答方式，整个过程一个思 考或计算偏差将导致这些计算结果的天差地别（如各种强化期望次数的计算，不同计算结果 可以差出数百上千倍）。 这种情况下，如果有一种普适性的(可应对尽可能多的实际问题)、稳定的(计算步骤尽量 少，计算不易出错)计算方法，就好了。 在对这个问题的长久思考下，发现有 2 种方法，在游戏的概率计算时，可以通用：1. 循环模拟;2.函数递归。 这两种方法都借助计算机进行计算，所以能尽量的减少计算中的步骤和人工计算，降低 了出错机会。这 2 个方法也几乎不需要数学公式，公式越多越容易出错。理论上早期教材的 高中数学(貌似现在初中就开始教了)的排列组合知识就足够掌握着两种方法了。 先以一个相对简单的计算作为实例：《魔兽世界》的副本 Boss 伊利丹掉落埃辛诺斯战 刃(蛋刀)的主／副手，主副手的掉落概率分别为 pa 和 pb，求集齐一套蛋刀平均需要击杀多 少次伊利丹？若无特殊说明，本文蛋刀主副手的掉落互斥，即 ab 不会同时掉落。  1. 循环模拟法 这个方法最为简单和粗暴，略有 vba 或其它语言基础的同学们都可以使用。但也因此这 个方法往往被人诟病——技术含量低、结果不精确、计算效率低。 这个方法的原理很简单，以上述蛋刀套装的计算为例，使用 2 层循环，内循环使用一个 Do while 循环语句，在循环主体中使用一个变量对 Boss 击杀次数累加，并使用一个随机数 模拟 Boss 的掉落结果。 在上述例题中，当蛋刀主／副手的掉落都为真时，则退出内循环，在外循环的 For ..to.. 语句中，进行指定套数的蛋刀套装收集的模拟，用内循环的计数总和／指定的套装套数，得 到平均一套蛋刀需要击杀的 Boss 次数。 基本逻辑伪代码主体部分如下： pa=0.1 pb=0.5 raids=0 For set=1 to 1000000 seta=False setb=False Do while seta!=True and set!=True ‘循环体 ‘模拟一次掉落 ‘生成一个随机数 rd=Randbetween(1,100) ‘根据这个随机数，判断 a／b 本次的掉落情况  seta=Or(seta,rd>pa*100) setb=Or(setb,rd>pa*100&&rd<(pa*100+pb*100)) raids=raids+1 … loop … raids/1000000 … vba 很好学，24 小时真的可以通关(满足工作需求绝无问题)，多练习就可以。 上述的方法无法使得每个人都满意，比如，当条件改变时——收集 3 把蛋刀主手和 4 个蛋刀副手，就需要修改循环主体，所以可以考虑将需要凑齐的部件作为函数的参数传入。 function raids(pa,pb,seta,setb) … end function 前面有说过，这个方法无法得到精确结果，但当模拟次数足够多时(如上文百万次)，结 果和精确结果非常近似。排除代码因素造成的人为 Bug，这个方法非常可靠。所以有相当一 部分数值策划直接用这个方法计算；或是用这个方法对概率公式的计算结果进行一次验 算。 假如我们坚持要求出精确的期望次数，并且 。。。以下略