from random import *
from math import *
from time import *
from numba import *
import numpy as np
from pprint import pprint
from numba.types import *
import matplotlib.pyplot as plt




spec = [
    ('t4', int64),
    ('t5', int64),
    ('n5', int64),
    ('z4', int64),#Нужная четвёрка
    ('n4', int64),
    ('u', float64),
]

@jitclass(spec)
class ruletka:
    def __init__(self,t4,t5):
        self.t4=t4
        self.t5=t5
        self.u=e+(1-e)*random()
        self.n5=0
        self.z4=0
        self.n4=0
        ...
    def p5(self):
        self.n5+=1
        self.t5=0
        self.u=random()
    def p4(self):
        if random()<0.5/16:#50% на оружие, 16 вариантов.
            #Для акционной можно написать что-то вроде 0.5/3 для рейт-апа,
            # и 0.25/10 (-3 лизы, кейи и эмбер и ещё -3 рейт-ап персонажа 50% на рейтап, 50% на оружие) - если ты роллишь не рейт-ап персонажа
            self.z4+=1
        self.n4+=1
        self.t4=0
    def p3(self):
        ...
    def roll(self,n=1):
        for h in range(n):
            self.t5+=1
            self.t4+=1
            if (self.t5>=78 or self.u<=0.06):#Тут другая формула - я поставил эту чтобы таблицу на 20 строк сюда не засовывать
                self.p5()
            elif (self.t4>=10 or random()<0.051):
                self.p4()
            else:
                self.p3()
        ...
    @staticmethod
    def exp(p,mlt,N=1000):#Эксперементы через рандом, выбить "p" дублей за mlt молитв
        r=0
        for i in range(N):
            h=ruletka(0,0)
            h.roll(mlt)
            r+=h.z4>=p
        return r/N
    ...



def test(N):
    t=time()

    for c in range(1,7):#Перебор от 1 до 6 конст
        xx=np.arange(1,N)
        yy=np.zeros(xx.shape)#Значения теории вероятности
        for i in range(len(xx)):
            x=int(xx[i]*0.13) #Округляю количестов с шансов в 13%
            yy[i]=sum(comb(x,d)*(1/32)**d*(31/32)**(x-d) for d in range(c,50))
            #Формула бернулли, но подходят не только ровно 4 консты, но
            #и 5,6 ... - я до 50 суммирую. Вроде бы это гипергеометрическое распределение.
        plt.plot(xx,yy,'-',color=(0.5,0.5,0.5),linewidth=1)

        xx=xx[::5]
        zz=np.zeros(xx.shape)#Эксперементальные теории вероятности
        for i in range(len(xx)):
            zz[i]=ruletka.exp(c,xx[i])# Ага, оно повторится шесть раз. Если переписать иначе - код станет немного менее читаемый

            s = time()
            if s-t>0.5:
                print(f"Обрабатывается c{c}, молитвa {i}  - [{(((c-1)*N)+xx[i])/(6*N):.1%}]")
                t=s

        plt.plot(xx,zz,'.',linewidth=1,label=f'c{c}')



    plt.grid(True,which='both')
    plt.show()

test(1000)