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Python
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"""麻将胡了 · 数据模型（frozen dataclass，母本 olympus/models.py 同风格）。"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Dict, List, Optional, Tuple
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@dataclass(frozen=True)
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class Win:
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"""一笔奖 = 某符号的一条前缀链。"""
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symbol: str
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run: int # 链长 3/4/5（从第 1 轴起连续的轴数）
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counts: Tuple[int, ...] # 链内各轴的格数（百搭计入）
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ways: int # counts 的乘积
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loc: Tuple[int, ...] # 本笔涉及的全部格位（1 基，含金色格与百搭）
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pay_base: float # 赔付表[符号][链长] × ways，单位 = 倍投注总额
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@dataclass(frozen=True)
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class Rotation:
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"""一波 = 一次消除结算。"""
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seq: int # 本旋内第几波（= 阶梯序号）
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rotation_mul: int # 本波阶梯倍率
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wins: Tuple[Win, ...]
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base_mul: float # Σ pay_base
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win_mul: float # base_mul × rotation_mul
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converted: Tuple[Tuple[int, str], ...] # (格位1基, 原自然符号)：金色就地转百搭
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drops: Tuple[Tuple[int, int], ...] # (from1基, to1基)
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fills: Tuple[Tuple[int, str], ...] # (格位1基, 新符号)
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grid: Tuple[Optional[str], ...] # 本波结算+补位后的盘面（20 格短码）
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@dataclass(frozen=True)
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class Spin:
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"""一旋。"""
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index: int # 0 = 基础旋（触发盘），>0 = 第 N 次免费旋转
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is_fs: bool
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rotations: Tuple[Rotation, ...]
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mul: float # 本旋倍率
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scatters: int # 本旋**落定盘面**上的胡数（补位产生的不算触发）
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fs_awarded: int = 0 # 本旋触发的赠送旋数（0 = 没触发）
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retrigger: bool = False
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@dataclass
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class Round:
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"""一局 = 基础旋 + 免费旋转（可重触发），受 500x 封顶。"""
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box_id: int
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spins: List[Spin] = field(default_factory=list)
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raw_mul: float = 0.0 # 封顶前的总倍率
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actual_mul: float = 0.0 # min(raw_mul, 500) —— 落桶/发奖用这个
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capped: bool = False
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near_miss: bool = False # 基础旋恰好 2 个胡且第 5 轴无胡
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free_spins: int = 0 # 本局发放的免费旋数
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@property
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def has_fs(self) -> bool:
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return self.free_spins > 0
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