作者偶尔喝咖啡，8年游戏策划经验，5年制作人经验，现任中型手机游戏公司工作室负责人。擅长卡片和休闲游戏。规划方向侧重于核心游戏玩法和价值设置。

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在作者最后一部笨拙的作品《三消游戏自动关卡测试机制》发布后，许多行业的朋友与作者进行了讨论，这使作者受益匪浅。许多学生提到了同样的问题：在同一级别中，随着玩家在单个级别失败次数的增加，是否会通过一些算法降低难度，避免玩家长时间卡在一个级别上？今天，作者想给你一些关于这个问题的参考。

到目前为止，据笔者了解，市场上大多数主流推图式三消游戏都没有使用这种动态难度算法。

但作者确实知道，有一款三消游戏使用这个算法:澳大利亚研发商Infinite Interactive于2007年推出的《Puzzle Quest(战神的挑战)。该产品影响了业内相当多的研发人员，创造了三消 RPG很多人甚至认为游戏是第一个《Puzzle&Dragons》多方参考设计《Puzzle Quest》。

《Puzzle Quest》

《Puzzle Quest》是一款基于PVE对战的三消RPG在游戏中，玩家和敌人轮流移动，消除元素，攻击敌人，积累能量，释放技能。在这个游戏中，如果玩家多次输给敌人，你会清楚地发现敌人AI他的移动逻辑从高度明显下降AI性变成了昏招。

当然，《Puzzle Quest》动态难度算法调整敌人AI。

众所周知，市场上主流的推图消除了游戏，采用了定期更新关卡的机制。一般来说，一款良性操作的游戏每月会更新1~2个关卡版本，增加15~30个新关卡，1~2个新特殊元素。

为了控制玩家的进度，避免玩家流失，一些游戏开发商会使用这种方法来调整难度：

当研发人员更新15个级别（如241~255级）时，他将根据前段时间的操作数据手动调整181~210级别的难度。手动调整的基本值逻辑是：预计原始通过率为a%的关卡调整为通过率预期b%（b>a）。

首先，我们需要讨论一个问题：如果我们想做难度调整算法，我们想让玩家知道吗？

如果玩家知道这件事，他迟早会有足够的信心通过这件事。他会选择在某种冲动下付费吗（例如，一张卡的关卡只能在一步之外通过）？

如果玩家知道这件事，他会不会在困难关卡的早期阶段以一种完全没有希望的玩耍，只是为了降低关卡的难度？（这种心态实际上会降低他的游戏过程体验）

如果玩家知道这件事，他应该能够同时估计关卡难度下降的一般曲线，这意味着他主观上知道自己会在这个关卡上停留十几次甚至几十次，这会让他的绝望体验提前爆发吗？(很多玩家认为自己可以通过三五次甚至一次关卡，但沉浸在反复尝试的过程中，实际上忽略了反复尝试的次数。

作者对这个问题没有绝对的答案，但作者会非常倾向于不让玩家知道我们在动态调整的难度，作者的难度调整算法也是基于这样的前提设计的。

玩家看不到的特征元素包括：

1.关卡初始情况随机

最简单的算法是，当玩家单关失败超过10次时，每次进入关卡时，很有可能形成下图：

强特殊元素的形成很容易参考

也就是说，相当于在关卡初期给玩家一个(或多个)强大的特殊道具。

这种方法简单、直接、易于实现，但更容易被玩家发现。同时，该算法难以逐步降低难度，可能无法完全达到某些困难级别的目的。

2.关卡中掉落的概率是随机的

在三消游戏中，每一步消除必然意味着游戏池中形成了一定数量的元素空缺，需要在上面生成新的消除元素并下落。该消除算法通常是基于该级别的基本下降概率（如红、黄、绿、蓝、紫1：1：1：1）。当玩家被困在一个级别一段时间时，我们可以通过以下方式调整初始概率：

a)增加目标元素的概率。在下图的关卡例子中，我们可以增加红、黄、蓝的概率，降低其他颜色的概率。

《快乐消乐》

b)局部随机集中。在每一轮中，使用方差较高的随机模板的示例

每轮随机模板

基于上表的概率模板，虽然整体五种颜色的概率仍然是1:1:1:1:1，但在生成过程中形成链的概率比原始模板高。

c)随机修正数量判断。每一轮，每种颜色的随机概率=(当前游戏池的颜色数量 a)*100。a它是一个修正因素，其目的之一是避免当前场地中消除的清洁元素不再出现。如果要使用该算法，最好与上述算法相结合，否则目标元素可能长期处于数量不足的状态，但会增加关卡的难度。

d)随机场景修正。首先，在下落过程中使用一种叫做黑元素的特殊元素来模拟下落。模拟下落结束时，根据随机模板随机生成所有黑元素，生成100种不同情况，然后对100种情况进行评分（这里的评分算法可以参考作者的另一部笨拙的作品《三消游戏自动关卡测试机制》），然后选择高分的随机结果作为实际生成结果。

3.其他特殊元素的随机生成和优化

在各种三消游戏中，在其作用过程中会使用一些特殊元素。在这里，我们可以调整每个特殊元素的随机规则。让我们举几个例子：

《Farm Heroes Saga》中的水桶

《Farm Heroes Saga》水桶的行为规则是：三次碰撞后，将水喷洒到三种随机水果上，并将其改为水滴元素。在这里，我们可以选择优先喷洒在可以立即形成水滴的水果上。

碎饼干里的礼盒

在《破碎的饼干》中，当礼品盒被消除时，它会随机产生一个特殊的元素（可能是积极的或消极的）。我们可以简单地增加积极元素的概率，降低消极元素的概率。

《Best Fiends》怪物技能

《Best Fiends》怪物经常向游戏池释放干扰元素，并取代位置上的原始元素。此时，替代元素的价值和位置对当前情况的重要性已成为调整随机算法纠正难度的途径之一。

在这里，作者给出了一个相对简单和初级的算法，但它通常用于大多数三消游戏的难度调整算法。我希望感兴趣的人能根据自己游戏的特点进行扩展和改进。

1.基于失败次数的积分算法

每次关卡失败时，玩家都会增加积分，每次通过关卡时都会减少积分(不是直接清原因见后)。

在每个关卡的配置中增加三个积分属性：初始加分次数N，加分值P1和减分值P2。

当玩家当前关卡游戏失败次数达到N时，每次失败，积分增加P1；

当玩家通过当前关卡时，积分减少P但减少后的最小值为0(无负数)。

让我们做一个模拟示例：

玩家的实际游戏流程如下：

事实上，在这里，我们可以清楚地看到一个关卡控制的数值意图：即预期关次数的上限≈N P2/P1。

2.根据当前积分算法的随机调整

由于我们想在这里建立一个通用的难度调整算法，我们选择了两种算法：章节三中的局部随机集中和随机场景集中。

局部随机集中算法：

假设某一关卡中五种颜色元素的初始概率为100、100、100、100、100。

三种高概率元素和两种低概率元素在每一轮中随机产生。

高概率元素产生概率=100 min(当前积分，P2)/P2*50

低概率元素产生概率=100-min(当前积分，P2)/P2*75

随机场景集中算法：

首先，根据玩家的操作模拟黑元素下落，然后根据局部随机集中算法的结果生成100次模拟。然后根据评分算法对100次模拟生成从高到低进行排序。

实际生成结果=random(1,100-min(当前积分，P2)/P2*80)>=P每次随机生成都在前20%的结果中随机获得一个。

3.基于自动难度调整的跨关游戏体验

当玩家在一个级别停留了很长一段时间后，为了补偿他们的经验，我们希望让他在下一个或几个级别中感觉更好。基于这一目的，我们没有在玩家成功通过一个级别后立即清积分，使其在下一个级别或几个级别中仍处于相对较高的积分状态，从而自然降低了下一个短时间通过的难度。