परीक्षण सर्वर को डुओ कतारबद्ध क्यों नहीं किया जा सकता?

परीक्षण सर्वर को डुओ क्यू में क्यों नहीं रखा जा सकता?

हाल ही में, कई खिलाड़ियों ने पाया कि परीक्षण सर्वर में "डबल कतार फ़ंक्शन अक्षम है", जिससे व्यापक चर्चा शुरू हो गई। यह लेख पिछले 10 दिनों में इंटरनेट पर गर्म विषयों और गर्म सामग्री को संयोजित करेगा, उन कारणों का विश्लेषण करेगा कि परीक्षण सर्वर में दोहरी कतार क्यों निषिद्ध है, और खिलाड़ियों के संदर्भ के लिए प्रासंगिक डेटा संकलित करेगा।

1. हाल के लोकप्रिय गेम टेस्ट सर्वर रुझान

2. परीक्षण सर्वर पर डुओ क्यू प्रतिबंधित होने के तीन प्रमुख कारण

1.संतुलन परीक्षण आवश्यकताएँ

परीक्षण सर्वर का मुख्य उद्देश्य एकल हीरो या एकल सिस्टम पर डेटा एकत्र करना है। दोहरी कतारें टीम-साथी सहयोग चर पेश करेंगी, जिससे डेटा की सटीकता प्रभावित होगी। उदाहरण के लिए, टीम वर्क के कारण किसी नायक की ताकत को कम या ज्यादा आंका जा सकता है।

2.मिलान तंत्र परीक्षण

3.पेशेवर बेड़े को डेटा ब्रश करने से रोकें

पेशेवर टीमें या एंकर टीमें दोहरी कतारों के माध्यम से जल्दी से अंक प्राप्त कर सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप परीक्षण डेटा में विकृति आ सकती है। हाल का खाता प्रतिबंध डेटा दिखाता है:

3. प्लेयर फीडबैक डेटा विश्लेषण

पिछले 7 दिनों में प्रमुख मंचों से चर्चा पोस्ट एकत्र किए गए हैं। मुख्य दृश्य इस प्रकार वितरित हैं:

4. डेवलपर की ओर से आधिकारिक विवरण

एक गेम निर्माता ने 14 नवंबर को एक नीली पोस्ट में विशेष रूप से कहा:

"परीक्षण सर्वर पर युगल कतार डेटा वास्तविक संतुलन समस्याओं को छुपा सकता है। हमने पाया कि जब दो नायक एक ही समय में दिखाई देते हैं, तो यह अंतर करना मुश्किल होता है कि क्या एक नायक बहुत मजबूत है या संयोजन प्रभाव बहुत मजबूत है। यह निर्णय नए सीज़न की शुरुआत तक जारी रहेगा।"

5. भविष्य में संभावित परिवर्तन

डेटा खनिकों के निष्कर्षों के अनुसार, दोहरी-पंक्ति कार्यक्षमता के लिए इंटरफ़ेस अभी भी कोड बेस में बरकरार रखा गया है। संभावित समायोजन निर्देशों में शामिल हैं:

परीक्षण सर्वर का वर्तमान पर्यावरणीय डेटा दिखाता है कि दोहरी कतार को अक्षम करने के बाद:

यह अनुशंसा की जाती है कि खिलाड़ी परीक्षण सर्वर पर एकल-कतार अनुभव पर ध्यान केंद्रित करें और आधिकारिक चैनलों के माध्यम से परीक्षण परिणामों पर समय पर प्रतिक्रिया प्रदान करें। ऐतिहासिक आंकड़ों के अनुसार, 76% महत्वपूर्ण संतुलन परिवर्तन एकल-पंक्ति परीक्षण डेटा से आते हैं, जबकि दोहरी-पंक्ति डेटा केवल 9% है (बाकी अन्य मोड से हैं)।