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发表于 2017-10-2 15:30:01
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本帖最后由 臭虫 于 2017-10-6 23:51 编辑
以下为对角换状态,图中心的小箭头提示在单层对角换状态时,它的方向将会顺时针转动90度
【4组连色】
【2组连色】
【4条没有相同颜色的边】
没有相同颜色的边,也即是说一条边上的三个侧面颜色都各不相同,在快速还原中,很难快速的完成对它们颜色的分辨,对于这种边,可以不去分辨它是由什么颜色组合,不去管它的颜色关系,只需要知道,有多少条边是没有相同颜色的就可以,将这种边作为一个整体特征用于判断中。
SQ棱顺序的完整预判需要观察三面或四面,才能得到确切的判断结果,仅观察二面的话条件太少,只能得到两种可能性结果。
以上对34个PLL状态的分类只是个大概的划分,建议大家参照九格观察的方式,对所有34个形态的特征进行详细比较,并分类学习记忆,比如下面是同一个PLL状态的四个九格观察视角。
这个PLL状态有两条特征:
1、有一条完整的边,这是最明显的,所以也是最重要的特征。
2、有三条没有相同颜色的边
在34个PLL状态中,有一条完整的边的状态只有6种,在这6种状态中,有两条或两条以上没有相同颜色的边的状态只有一种,所以,如果观察到一条完整的边加两条没有相同颜色的边,就可以确认是这个PLL状态。但如果视角刚好没有看到这一条完整的边,而只看到三条没有相同颜色的边,则会与另外的6种PLL状态产生混淆,使预判变得很困难。
与棱顺序观察有难有易一样,PLL状态中一样有容易观察的和难以观察的状态,有些状态特征很分明很容易观察,有些状态则特征不显难以分辨。有些状态在某个视角很容易观察,在某些视角却又非常难以判断,例如上图PLL状态的最后一个视角就很难以分辨,而下面的三个PLL形态则属于是特别难以分辨的PLL状态。
这三个PLL状态,除非去分辨更深层的颜色关系,否则即使观察了四面,也无法直接判断是那个PLL状态。对于这类状态,不必强求观察,能预判多少就算多少,棱顺序状态完全预判是非常困难的事,可以只预判一下可能会是那些状态即可,不要为了预判而放慢还原的动作。在初学静态预判时,对这类状态可以暂时放弃,先只学习容易预判的PLL状态,静态预判并不需要学习完全部PLL状态才能应用,学习一个就能用一个。
最后说一下个人对静态预判练习的一些建议,这非常的重要,静态预判并不适合拿着SQ来练习:
1、根据九格观察方法,把34个PLL状态分解为34*4=136个视角。
2、把136个视角按相似性进行分类。
3、把第二步的分类结果,按观察难度由易到难排列。
4、把第三步的结果,用类似幻灯片的方式不停播放,一边播放,一边熟悉和记忆,由易到难,由慢到快,一部分一部分的学习,每熟悉一部分状态后,对这部分状态转入第5步练习。
5、在上面第4步中用于练习的图片,使用的是有标示了棱顺序和方向的图,在这一步中,改为用没有棱顺序和没有方向提示的图片,然后继续循环播放,一边看,一边在心中回忆它们将形成什么棱顺序以及在什么方向,由慢到快进行练习。
6、部分PLL状态按九格观察方法难以判断,按12格观察容易判断的,也熟悉一下。
7、无错位公式与有错位公式需要进行两次学习,在学习了无错位公式后,有错位公式大约再学习1/3到1/2的情况即可以,很多情况如果使用有错位公式的话,情况反而会变复杂。
下面是我的练习思路的大概效果图,注意在看这个之前,要先对每个形的特征进行总结归纳,对于每一个形与别的所有形的区别都要了解熟悉,这样才能有所针对的进行观察。
说完静态预判,再简单说一下棱顺序的动态预判,个人把动态预判分为两种情形。
第一种情形是在还原棱归层之后,开始还原角顺序之前,这时SQ是相对静止的,可以在脑中对当前SQ状态进行模拟拆分组合,一些简单的状态通过这种方式甚至可以直接预判出确切的棱顺序状态和具体方向。静态预判的时间与上面这种动态预判方式的时间存在冲突,两者只能选择一样。
第二种情形是在开始还原角顺序之后,这时SQ是快速转动中的,由于角顺序公式的特点,每一个角块都会和其旁边的一个棱块相连,并始终不分散,可以通过不停寻找并观察这类角棱组合的颜色关系(同色、对色、邻色),对可能会出现的棱顺序状态进行逻辑推断,这里通过一张图表来说明一下这种预判方式以及各种棱顺序状态的预判难度。
棱顺序共有10种状态,五种奇数状态,五种偶数状态,其中,有五种是有自己独立特征的,属于较容易预判的状态,剩余五种则是有相同特征的状态,有相同特征也就意味着容易混淆,不好预判,比如3+和3-会相互混淆,4-、4+、//,三者会相互混淆。
动态预判的方式很简单,假设在做角顺序的时候,你看到一个相同颜色的角棱组合,那最后的棱顺序肯定有一条完好的边,也即可以判断棱顺序是1、2、0、3+、3-,这五种之一;如果又再判断到一个邻色的角棱组合,那最后的棱顺序肯定有一条邻色的边,再通过排除法可以知道,棱顺序一定是2、3+、3-,这三种之一。如此,通过上面这种不停的排除和判断,棱顺序就会渐渐清晰。由于动态预判方法的先天不足,加上预判时间很短,在多数情况下,动态预判都只能得到一个模糊的结果。
对于使用CSP方法的玩家,在预判出第一层的状态后,另一层的状态将可以直接排除掉五种可能性,预判的准确性将很大提高。在实用中,如果用静态预判方法预判清楚了一层的状态,CSP方法又排除掉另一层的五种棱顺序可能,那动态预判的成功率也许将会达到一个惊人的高度。
关于棱顺序的预判就说到这里,最后再对棱顺序公式的优化提一些看法。
在10种棱顺序状态中,有些状态只有一个方向,无论怎么转,都是一样的状态,有些状态则有四个方向,对这种状态,在做棱顺序公式之前,意味着你可能需要转动180度才能调整到做公式的位置。
对此,我的观点是,对有四个方向的状态,也即是2、7、3+、3-,都学习一下双向公式,共有两个优化方案,第一个方案是,仅学习上层双向公式,或下层双向公式,这个方案要多学习40条棱顺序公式;第二个方案是,上层和下层的双向公式都学习,这个方案要多学习96条棱顺序公式。
这套双向公式的公式,有两个选择要点,第一点是,在保证顺手的前提下,让尽量多的形使用相同的方向,例如,将所有下层是2的状态(0.2、1.2、7.2、4.2、3.2…),尽可能多的把下层的2统一在RF、BL两个方向,然后在棱顺序的观察中,优先观察下层状态,在观察好下层状态后,就可以马上转动调整下层的位置到RF或BL位置,在转动中同步观察上层状态。这样的好处是,由于双向公式本来就使调整的概率降低为50%,加上在选择公式的时候我们有意识的统一在相同的方向上,因此,在观察完上层状态后,可能达到或超过2/3的概率都不需要再次调整下层方向。
第二点,同样在保证顺手的前提下,尽量选择一个没有中层扰动的公式,一个有中层扰动的公式,这样在观察了第一层的状态后,就可以根据中层扰动状态,有意识的调整第一层到相应的位置上,在调整的过程中再同时观察第二层的状态。
上面对棱顺序公式的优化只是本人一个设想,是否可行只有计算过公式才知道,一切都取决于是否存在这样一套符合要求的公式,但我觉得,那怕只有1/3的公式能同时符合上面两个要点,这套方法就已经很有意义了。
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