“怎么判断命中率？”陈青山问。

“只能自己记数。”王浩说，“打十次，中几次，心里就有数了。高级玩家都是靠经验。”

陈青山记住了这个方法——通过样本统计归纳概率。

回到大雁塔继续练级。第一次使用“失心狂乱”失败。第二次失败。第三次成功。

“三次中一次，33%。”他默记。

随着战斗继续，他不断完善这个“概率模型”。到第十次施法时，统计结果：3次成功，7次失败，实际命中率30%，略高于理论值，可能是小样本偏差。

他还注意到一个现象：当他对同一个目标连续使用混乱法术时，如果第一次失败，第二次的成功率似乎会稍微提高？这需要更多数据验证。

“如果命中率是30%。”他想，“那么连续两次施法的命中概率是1-(0.7^2)=51%。连续三次是66%。所以对于关键目标，应该准备至少连续施法三次的法力值。”

队伍遇到了“夜叉头领”。第一回合，陈青山混怪失败。夜叉攻击王浩，打掉三分之一血。

“我要吃药了！”王浩说。

“等等，”陈青山打字，“再给我一回合。你防御，风铃儿给你加血。我继续混。”

他在赌概率——连续三次施法，成功率约66%。而王浩防御状态下，配合加血，应该能抗住两轮攻击。

第二回合，陈青山继续混，又失败。夜叉再次攻击王浩，王浩血量危险。

第三回合，陈青山第三次施法——成功！夜叉被混乱。

战斗结束后，王浩说：“青山，你下次还是稳一点，我差点挂了。”

“嗯，”陈青山说，“但如果第一回合就给你加血，输出不够，战斗会拖长，总体风险可能更大。我刚才大概估算过，你防御加治疗，两回合应该死不了。而我如果能混中，收益很大。”

“你估算的？”

“嗯。观察了几场战斗，记下了夜叉的平均伤害、你的防御减免、风铃儿加血的效果……大概推算的。”

李想发了个惊叹表情：“你这玩法，够硬核的。”

陈青山没说话。他只是觉得，这一切都很自然——观察现象，记录数据，建立模型，推算概率，做出决策。这和他想象中科学家做研究的方式，似乎没有本质区别。

晚上九点，双倍经验时间用完。陈青山的角色升到了18级，技能“失心狂乱”升到2级。他感觉命中率确实有所提升，但具体多少，还需要更多战斗来统计。

从网吧回宿舍的路上，王浩搭着他的肩：“青山，你今天观察得挺细啊。连黑衣女贼谁快谁慢都记下来了。”

“就是记数。”陈青山说，“打多了就有感觉了。”

“你这脑子，不用来学习可惜了。”李想笑道。

陈青山没接话。他想起高数课上那些抽象的公式。游戏里的观察和推理是具体的，每个现象都能找到对应数据。而数学呢？那些ε、δ、极限符号背后，是不是也藏着某种可以观察和总结的规律？

回到宿舍，陈青山洗了澡，坐在书桌前。他摊开高数课本，看着那些定义和公式。这一次，他没有直接跳过。

他拿出笔记本，在新的一页写下：

游戏观察总结：

目标选择：海龟（慢，易打）＞黑衣女贼（快，难打）——先易后难原则

速度秩序：通过出手顺序判断快慢，建立速度模型（诗人最快，队长第二…）

隐藏机制：濒死怪物会提前行动——规则之下的例外

概率归纳：十次施法三次中→30%命中率——样本统计法

风险推算：防御+治疗 vs 怪物攻击力→估算生存概率

资源管理：预留法力提前补给，避免战斗断档——优化连续产出

核心方法：观察→记录→建模→推算→决策

联想：数学学习是否也能用这个方法？

他看着最后这个问题，陷入了沉思。

周一早上，高等数学课。

教室很大，能坐两百人。教授是个头发花白的老先生，姓周，说话带着江浙口音。他没带讲义，只拿了一支粉笔。

“今天我们讲极限。”他在黑板上写下“lim”和一行漂亮的花体字，“这是微积分的基石，也是你们大学数学的第一道坎。”

陈青山坐在第三排，笔记本摊开，笔握得很紧。

“什么是极限？简单说，就是无限逼近但永不等于。”周教授转过身，目光扫过整个教室，“就像你追求真理，可以无限接近，但可能永远无法完全抵达。这就是数学的浪漫，也是科学的残酷。”

教室里有人轻笑。

“好了，说人话。”周教授也笑了，“极限就是，当x无限接近a时，函数f(x)无限接近的那个数L。记作：lim(x→a) f(x) = L。”

他在黑板上写下定义，然后是例题，一道接一道。陈青山的笔尖在纸上飞快移动，记下每一个步骤。但到第三道例题时，他停下了。

那道题需要用到三角函数变换，而他高中时三角函数是弱项。

“这道题，”周教授说，“我请一位同学上来做。”

教室里安静下来。陈青山低下头，盯着笔记本上的字迹。别叫我，别叫我……