北京
1.23亿次。这是case-sim.com目前的总开箱数。作为CS2免费开箱模拟器的运营者，我看着这个数字从0爬上来，心情复杂——它意味着任何概率代码里的细微bug，都早该在这海量滚动中尖叫着暴露出来了。
我想分享一些实际踩坑的经验。市面上大多数"如何建模开箱系统"的教程，至少在一个关键地方是错的。如果你在做加权随机数生成——战利品表、抽卡系统、老虎机机制、A/B流量分配——下面这些内容或许能帮你避开一个bug。
代码会很多。提前道歉，但并不真的抱歉。
掉落率模型：那个我上线了两周的差一错误
Valve在2017年公开了CS2的开箱稀有度层级，至今未变：军规级79.92%、受限级15.98%、保密级3.20%、隐秘级0.64%、罕见级0.26%（刀/手套）。加起来正好100%。这不是巧合——这是你应该在测试中强制约束的不变量，而非假设它自然成立。
naive实现很简单：定义权重对象，生成0到1的随机数，累加权重直到超过随机数。但底部的兜底返回不是偏执——0.7992+0.1598+0.0320+0.0064+0.0026理论上等于1.0，但在JavaScript中：
0.7992 + 0.1598 + 0.0320 + 0.0064 + 0.0026 // 0.9999999999999999
如果Math.random()返回0.99999999...，而你的累加器卡在0.9999999999999999，你就会掉出循环。1.23亿次滚动中，这个bug会触发多少次？很多。所以你要么加兜底，要么换整数权重：7992、1598、320、64、26，总和正好10000。我最初上线了浮点版本，能跑，但整数版本更干净，后来切了。
同一层级内物品均匀分布。rollTier()返回'covert'后，直接从该箱子的隐秘级物品里均匀抽取即可。别过度设计。
StatTrak的10%独立判定
StatTrak是物品确定后的独立判定，不是第六个层级。先rollTier()，再pickUniform()，最后Math.random() < 0.10。我见过很多模拟器搞错——把StatTrak揉进层级权重，数学就漂移了。它是条件概率，不是分类层级。
磨损值：大多数教程栽在这里
每把皮肤有0.0（崭新出厂）到1.0（战痕累累）的磨损值。但陷阱在于：float范围对每把皮肤不是统一的0到1。每把皮肤有min_float和max_float，被创意工坊...
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