D&D पात्र

निर्देश

Dungeons & Dragons के खेल में हर खिलाड़ी सबसे पहले एक पात्र बनाता है और फिर उसी के साथ खेलता है। इस पात्र में और भी कई चीज़ें होती हैं, जिनमें छह क्षमताएँ भी हैं: strength, dexterity, constitution, intelligence, wisdom और charisma। इन छह क्षमताओं के स्कोर यादृच्छिक तरीके से तय होते हैं। इसके लिए आप छह फलकों वाले चार पासे फेंकते हैं और सबसे बड़े तीन पासों का जोड़ लिख लेते हैं। ऐसा आप छह बार करते हैं, हर क्षमता के लिए एक बार।

खेल की शुरुआत में आपके पात्र के hitpoints 10 में उसके constitution मॉडिफायर को जोड़कर निकलते हैं। अपने पात्र का constitution मॉडिफायर निकालने के लिए उसके constitution में से 10 घटाइए, फिर 2 से भाग दीजिए और नीचे की ओर पूर्णांकित कीजिए।

ऊपर बताए नियमों का पालन करने वाला एक यादृच्छिक पात्र जनरेटर लिखिए।

उदाहरण के लिए, चार पासों को छह बार फेंकने पर नतीजे कुछ ऐसे आ सकते हैं:

• 5, 3, 1, 6: आप 1 को छोड़ देते हैं और 5 + 3 + 6 = 14 जोड़ते हैं, जिसे strength को असाइन करते हैं।
• 3, 2, 5, 3: आप 2 को छोड़ देते हैं और 3 + 5 + 3 = 11 जोड़ते हैं, जिसे dexterity को असाइन करते हैं।
• 1, 1, 1, 1: आप 1 को छोड़ देते हैं और 1 + 1 + 1 = 3 जोड़ते हैं, जिसे constitution को असाइन करते हैं।
• 2, 1, 6, 6: आप 1 को छोड़ देते हैं और 2 + 6 + 6 = 14 जोड़ते हैं, जिसे intelligence को असाइन करते हैं।
• 3, 5, 3, 4: आप 3 को छोड़ देते हैं और 5 + 3 + 4 = 12 जोड़ते हैं, जिसे wisdom को असाइन करते हैं।
• 6, 6, 6, 6: आप 6 को छोड़ देते हैं और 6 + 6 + 6 = 18 जोड़ते हैं, जिसे charisma को असाइन करते हैं।

चूँकि constitution 3 है, इसलिए constitution मॉडिफायर -4 होता है और hitpoints 6 होते हैं।

Zig में रैंडमनेस

Zig की स्टैंडर्ड लाइब्रेरी छिपी हुई ग्लोबल स्थिति नहीं रखती। इसलिए आपको अपना रैंडम नंबर जनरेटर बनाए रखने की ज़रूरत नहीं है। इसके बजाय आपके फंक्शन को एक std.Random इंटरफ़ेस मिलता है, जिससे वे वैल्यू निकालते हैं। टेस्ट एक ऐसा जनरेटर देते हैं जिसे std.testing.random_seed से सीड किया गया होता है, और फिर जाँचते हैं कि एक ही सीड वाले जनरेटर एक जैसे किरदार बनाते हैं।

रैंडमनेस की जाँच

आपके एबिलिटी स्कोर का वितरण p < 0.0001 के महत्व स्तर पर काई-स्क्वेयर टेस्ट से जाँचा जाता है:

• ability जो स्कोर लौटाता है, उनकी तुलना अपेक्षित वितरण से की जाती है;
• किसी किरदार की छहों एबिलिटी की तुलना अपेक्षित वितरण से की जाती है;
• किसी किरदार की छह एबिलिटी में विषम और सम स्कोर के पैटर्न की तुलना इस बात से की जाती है कि स्वतंत्र एबिलिटी क्या बनाती हैं।

एक सही इम्प्लीमेंटेशन के हर टेस्ट में फेल होने की संभावना 0.01% से कम होती है।

एबिलिटी स्कोर क्या होता है, इसकी परिभाषा ऊपर दिए निर्देशों में देखिए।

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स्रोत

Simon Shine, Erik Schierboom