중간 조정을 할 경우에 비해 효율은 좀 떨어질 수 있지만, 이 글에서는 매크로로 가능한 방식만 비교합니다.
보상에 대한 기대값을 극대화하려고 할 때, 보상 종류와 직감률에 따라 최적의 매크로도 달라지는데요.
제 계산에 의하면 600GP를 다 쓰려고 할 경우, 최적이 되는 매크로는 총 7종류입니다.
그 중 적화/황화 용으로는 기존에 소개했던
1. 최적매크로 로테이션 표
우선 보상 종류 및 직감률에 따른 최적 매크로 이름을 표로 만들면 다음과 같은데요.
구별의 편의를 위해 7종류를 로테이션 횟수 역순으로 빨강, 주황, 노랑, 초록, 파랑, 보라, 분홍으로 칠했고,
빨강, 주황, 노랑은 아주 한정적으로 쓰입니다.
직감 확률 | 적화 | 황화 |
±0회 | +1회 | +2회 | +3회 | ±0회 | +1회 | +2회 |
30% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
31% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
32% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
33% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
34% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
35% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
36% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
37% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
38% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
39% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
40% | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
41% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
42% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
43% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
44% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
45% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
46% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
47% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
48% | 3+R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
49% | 3+R(T) | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | TTTT | TTTT | TTTT |
50% | 3+R(T) | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | TTTT | TTTT | TTTT |
51% | 3+R(T) | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | TTTT | TTTT | TTTT |
52% | 3+R(T) | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | TTTT | TTTT | TTTT |
53% | 3+R(T) | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 3+R(T) | TTTT | TTTT |
54% | 3+R(T) | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | TTTT |
55% | 3+R(T) | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
56% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
57% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
58% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
59% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
60% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
61% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
62% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
63% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
64% | 3+R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
65% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
66% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
67% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
68% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
69% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
70% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
71% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
72% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
73% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
74% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
75% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
76% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
77% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
78% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
79% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
80% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
81% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
82% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
83% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
84% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
85% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
86% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
87% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
88% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
89% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
90% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
91% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
92% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
93% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
94% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
95% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
96% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
97% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
98% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
99% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
100% | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) | 2++R(T) |
직감 확률 | 홍련 모래 | 창천 모래 |
±0회 | +1회 | +2회 | ±0회 |
30% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
31% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
32% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
33% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
34% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
35% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
36% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
37% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
38% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
39% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
40% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
41% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
42% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
43% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
44% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
45% | TTTT | TTTT | TTTT | TTTT |
46% | TTTT | TTTT | PDTTT | TTTT |
47% | TTTT | TTTT | PDTTT | TTTT |
48% | 3+R(T) | TTTT | PDTTT | TTTT |
49% | 3+R(T) | TTTT | PDTTT | TTTT |
50% | 3+R(T) | TTTT | PDTTT | TTTT |
51% | 3+R(T) | TTTT | PDTTT | TTTT |
52% | 3+R(T) | TTTT | PDTTT | P(D)TP(D)T |
53% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | PDTTT | P(D)TP(D)T |
54% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | PDTTT | P(D)TP(D)T |
55% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | PDTTT | P(D)TP(D)T |
56% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | PDTTT | P(D)TP(D)T |
57% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TPDT | P(D)TP(D)T |
58% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TPDT | P(D)TP(D)T |
59% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TPDT | P(D)TP(D)T |
60% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
61% | 3+R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
62% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
63% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
64% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
65% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
66% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
67% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
68% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
69% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
70% | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
71% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
72% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
73% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
74% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
75% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
76% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
77% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
78% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
79% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
80% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T |
81% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
82% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
83% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
84% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
85% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
86% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
87% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
88% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
89% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
90% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | P(D)TP(D)T | 2++R(T) |
91% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | 1++R | 2++R(T) |
92% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | 1++R | 2++R(T) |
93% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | 1++R | 2++R(T) |
94% | 2++R(T) | P(D)TP(D)T | 1++R | 2++R(T) |
95% | 2++R(T) | 1++R | 1++R | 2++R(T) |
96% | 2++R(T) | 1++R | 1++R | 2++R(T) |
97% | 2++R(T) | 1++R | 1++R | 2++R(T) |
98% | 2++R(T) | 1++R | 1++R | 2++R(T) |
99% | 2++R(T) | 1++R | 1++R | 2++R(T) |
100% | 2++R(T) | 1++R | 1++R | 2++R(T) |
2. 개별 로테이션 설명
우선 정규 로테이션 혹은 그 대담 변형인 5종류입니다.
| | 1++R | PDTTT | 2++R(T) | TTTT | 3+R(T) |
채집 횟수 | 미지 기준 | 1++ | 2+ | 2++ | 3 | 3+ |
적화 | 소장가치 | | | | | |
보상 성공률 | | 100.00% | 99.94% | 99.92% | 98.15% | 91.02% |
기본 보상 | 450~469 | 0.00% | 0.48% | 4.09% | 3.10% | 7.67% |
1.15배 보상 | 470~499 | 0.00% | 3.06% | 17.77% | 9.93% | 16.19% |
1.3배 보상 | 500~ | 100.00% | 96.40% | 78.05% | 85.13% | 67.17% |
개당 기대보상 |
| 1.3000 | 1.2931 | 1.2600 | 1.2518 | 1.1360 |
황화 | 소장가치 | | | |
| |
보상 성공률 | | 100.00% | 99.46% | 95.82% | 95.05% | 83.36% |
기본 보상률 | 470~499 | 0.00% | 3.06% | 17.77% | 9.93% | 16.19% |
1.15배 보상률 | 500~529 | 0.00% | 8.34% | 23.32% | 17.20% | 20.29% |
1.3배 보상률 | 530~ | 100.00% | 88.06% | 54.73% | 67.93% | 46.88% |
개당 기대보상 | | 1.3000 | 1.2713 | 1.1574 | 1.1801 | 1.0047 |
정제 | 소장가치 | | | |
| |
모래 성공률 | | 100.00% | 99.94% | 99.92% | 98.15% | 91.02% |
순도 5 확률 | 450~499 | 0.00% | 3.53% | 21.87% | 13.02% | 23.86% |
순도 6 확률 | 500~524 | 0.00% | 6.51% | 19.55% | 14.59% | 17.61% |
순도 7 확률 | 525~549 | 0.00% | 11.11% | 19.55% | 16.90% | 16.08% |
순도 8 확률 | 550~ | 100.00% | 78.78% | 38.96% | 53.64% | 33.49% |
홍련 모래기대 | | 1.8302 | 1.6878 | 1.3382 | 1.4597 | 1.1790 |
창천 모래기대 | | 6.6637 | 6.0962 | 4.6466 | 5.1616 | 4.0759 |
소장품 채집의 보상은 그 소장가치에 따라 수준이 달라집니다.
가능한 보상 수준에 대한 %, 그리고 그러한 수준에 대한 성공률로 분포를 나타내려고 했고,
그에 따른 기대보상의 경우 적화 및 황화는 기본 보상을 1로 둘 때의 배율이고,
정제의 경우 모래를 NQ, HQ 구분하지 않고 얻을 수 있는 기대 갯수입니다.
다섯가지 방식을 폭넓게 쓰이는 순으로, 2++R(T), TTTT, 3+R(T), 1++R, PDTTT 순서로 설명하고,
남은 두 방식은 P(D)TP(D)T, P(D)TPDT 순서로 설명하겠습니다.
2-1. 2++R(T)
/ac "심미안" <wait.2>
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "심미안"
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "심미안"
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/e END! <se.8>
2++R(T), 혹은 2++R 대담 변형은 여러번 소개되었는데요. 정규 로테이션 중 가장 유용한 2++R에서 신중한 선별(이하 신중)을 대담한 선별(이하 대담)로 바꾼 방식으로, 적절한 결과 희귀도를 내면서도 직감적 선별 2(이하 직감)를 2번 쓰기 때문에 높은 감별력에서 더욱 빛나는 방식입니다. 특히 적화와 황화에서는 매크로 중 최적만이 아니라, 아주 높은 감별력에서는 수동조정을 포함해서도 최적 방식이 됩니다. 모래를 얻기 위한 정제에서는 결과 희귀도가 조금 낮은 감이 있긴 하지만, 시간제 채집장이라는게 횟수 제한도 빡빡한 곳이다보니 채집 횟수 추가가 안뜬 경우에는 쓸만한 경우도 있습니다.
2.2 TTTT (혹은 4T)
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/ac "고도의 주의력" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/e END! <se.8>
TTTT, 혹은 4T 방식은 3R의 특수한 대담 변형으로, 심미안 2번을 빼서 확보한 400 GP를 선별 1번을 더 넣는 식으로 바꾼 방식입니다(T는 insTinctual[대담]에서 딴 약자이고, i는 imPulsive[직감]이랑 겹쳐서 임의로 T와 P로 줄여 쓰고 있습니다). 이러한 변형의 경우 기술 1번을 더 쓰고 평균 희귀도는 비슷하게 나오지만 분산이 줄어듭니다. 대담의 랜덤성은 중간 조정을 할 경우 중요한 이점이기 때문에 수동 소장품 채집에서 추천할 방법은 아니고, 매크로용으로만 추천합니다.
직감을 전혀 쓰지 않는 방식이기 때문에 직감률이 낮을 때는 어디서든 최적의 매크로가 됩니다.
2-3. 3+R(T)
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "심미안"
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/ac "심미안"
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/e END! <se.8>
3+R(T)는 기존 3+R 방식에서 신중한 선별 2번을 모두 대담한 선별로 바꾼 방식입니다. 비록 최적 로테이션으로 꽤 자리를 차지하고 있지만, 사실 이 방식은 심미안+대담 2번을 쓰기 때문에 아주 위험한 방식입니다. 적화에서도 보상을 얻는데 8% 넘게 실패할 수 있고, 황화의 경우 어떻게 한 칸을 차지하긴 했는데 보상을 못얻을 확률이 15%가 넘습니다.
기대값에는 그 확률이 이미 감안되어 있긴 합니다만, 보다 안정적으로 캐고 싶다면 황화, 채집횟수 추가 없음, 직감률 53%에서는 2++R(T)를 쓰시면 되고, 적화의 경우 횟수 추가가 없을 때는 49%, +1회에서는 51%까지 TTTT가 좋고, 그 뒤에서는 2++R(T)가 좋습니다. 정제의 경우 52%까지 TTTT, 53%부터는 P(D)TP(D)T를 쓰시면 됩니다.
2-4. 1++R
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "심미안"
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "신중한 선별" <wait.3>
/ac "고도의 주의력" <wait.2>
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "심미안"
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "신중한 선별" <wait.3>
/e END! <se.8>
1++R은 결과 희귀도가 550로 고정되어서 정제에서 순도 8을 확정적으로 얻을 수 있고, 첫 직감적 선별 2의 결과를 보고 선택할 수 있어서 중간 조정(정확히는 손절(...))을 하기에도 좋은 방식입니다. 신중한 선별로도 충분한 결과를 얻기 때문에 대담 변형을 하지 않아도 충분히 쓸만합니다. 중간 조정을 못하는 매크로로서는 채집 횟수 추가가 없는 경우 운이 나쁘면 아예 채집을 못하다보니 최적이 되지 못하지만, 추가가 된 경우에는 직감률이 아주 높을 때 최적의 방식이 됩니다.
2-5. PDTTT
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "심미안"
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/ac "고도의 주의력" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/e END! <se.8>
PDTTT는 2+R의 특수한 변형입니다. 다만 매크로로 그냥 쓰기에는 (3+R(T)도 그렇지만) 심미+대담 2번의 분산은 너무 위험하기 때문에, TTTT처럼 심미안 2번을 빼고 대담 1번을 더 확보한 변형이죠. 따라서 매크로로서만 쓰고 조정을 하려는 경우에는 쓰지 않는게 좋습니다. 정제에서 채집 횟수 추가가 2회된 경우에서도 직감률이 46~56%일 때에만 한정적으로 유용합니다.
2-6. P(D)TP(D)T
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/ac "고도의 주의력" <wait.2>
/ac "직감적 선별 2" <wait.3>
/ac "전력 집중" <wait.2>
/ac "대담한 선별" <wait.3>
/e END! <se.8>
이상한 이름과는 달리 매크로는 간단하죠?(좋은 이름 있으면 추천 좀...) 이 방식은 (그리고 다음 방식 또한) 1++R의 특수한 변형인데요(글상자도 하필 인벤 프리셋에 분홍이 없어서 1++R이랑 같은 색입니다). 지금까지는 직감의 심미안 확률 발동을 그대로 쓰지 않고 심미안을 확정하고 전력 행동의 확률 발동으로 전용했습니다. 그런데 어짜피 대담을 쓴다면 결과 희귀도는 분산되는 것이고, 홍련이 되면서 소장가치에서도 분산이 이루어는데, 직감에 따른 심미안 확률도 고정할 필요는 없습니다. 그래서 1++R에서 전력 집중 2번의 확률을 모두 심미안 확률로 복구하면, (미지 기준으로) 3회의 채집 횟수를 확보하면서 직감 2번, 확률형 심미안 + 대담 2번의 결과 희귀도를 얻게 됩니다.