哎，刚发的被吞了。白打了这么多字。
重发。以后每条写少点

此表数据量较大，总共38列。由于我比较懒，不想代入了，所以中间数据很多。请不要更改。注意事项见下。

不用多说，从速度到满意度这5列必填。
满意度填你需要计算那个月的飞机在购买表里显示的百分点（不要加%），速度单位为马赫，售价为兆美元。

接下来的量可以根据需要更改。
航程：
注意！航程里理论上应填写你一般情况你准备让该飞机飞多远。不是最大航程！！！不是最大航程！！！
为了方便，我将远程机设为8000，近程设为2000。

票价比率以及占用率：
指的是你用该机飞目标航线时，最大利润是的票价比率与占用率。
为了方便我都将默认值设为1.27 0.97
实际上最佳占用率应该是定值，但最佳比率随飞机满意度增高而增高，随飞机运力的增大而减小。

航额1:出发机场航额价格
航额2:到达机场航额价格
餐1：5000km以内对每位经济舱乘客的航食与服务支出
餐2：5000至10000对每位经济舱乘客的航食与服务支出
餐3：10000km以上对每位经济舱乘客的航食与服务支出
这些按我设定的默认数值就可以，一般不用更改。
但是注意这些量对与短程尤其是超短途线路的影响十分巨大，我会告诉你超短途线路的航额与餐饮服务费用之和是油费的10倍？

餐3后面基本都是中间量，一般情况下就不要动了。与满意度有关的部分都很复杂，后面介绍。

回复明仔：真的是啊。

注意一个燃料成本是餐饮
第二个才是真正的油费
不要弄反哦

油价：
大家肯定会想到填你需要计算那个月的油价，这不是错的，但貌似不是很合适。
油价总体上波动上涨，而你的飞机要用20年，而不是1个月，所以显然对于整架飞机来说，最合适的数值显然比当前油价要高，但问题是高多少。随着油价提高，性价比线性下降，假设油价线性上升，则填10年后的油价最为合适。

先从满意度的三种计算方式说起。
在满意度计算方式这一列里，只能填 SE，DM，GI 这三个英文字母组合（默认GI）。
它们具体怎么算见下。

首先，按照计算映射关系，满意度本来根本不用计算进去就可以算出性价比。为什么？满意度通过影响占用率与票价影响利润，进而影响性价比。而这里，票价与占用率是需要手动输入的。也就是说理论上，同样运力的飞机，满意度高的飞机你输入的票价比率应该更高，这样满意度就会影响性价比。这样的话，计算机在计算性价比时并不会直接用到输入的满意度数据，而是通过你输入的票价比率间接将满意度计算进去的。
这种计算方法就是SE，比较麻烦，用于性价比精确计算。

但以上的计算方式过于繁琐，需要玩家通过满意度估计不同飞机的平均票价。为了方便，就有了下面两种由电脑近似计算性价比的方式。
方式一：DM
这也是大家最常想到的方法。
假设当飞机的满意度为x%是，票价比率为y，以及不论你怎么调座位间距，利润期望不变。
这样的话，我只需要计算当我把间距调到该飞机的满意度为x%，其性价比就可以。
这种计算方式为DM。
x，也就是飞机达到你输入的票价所需的满意度就是满意度期望，默认75。

方式二：GI
上面的方法算出的性价比虽然准确，但使用起来却会有一些问题。按DM方式计算，显然，满意度对性价比的方式影响太大，这么算，低满意度飞机完全就是废柴，新出的飞机永远性价比最高，像协和，747这种高满意度飞机性价比能达到普通飞机的2-3倍，显然不和常理。至于原因也不难理解，因为要把飞机的满意度调为标准满意度，低满意度飞机为了调高满意度，要损失大量载客量，而高满意度飞机则可以因此压缩座位间距，创造极高的载客量，虽然载客量与性价比的影响是线性的，但根据糖水不等式，载客量变为原来的百分之七十，性价比可绝对要比原来的百分之七十要低，可能是百分之三十，甚至为负。因此无论怎么调间距，利润期望这个假设是不合理的。
所以我们要寻找更合理的假设。假设：任何飞机要想达到最大利润，都要将座位间距调至28，一般情况下，满意度度为x的飞机，最佳的票价比率为y，满意度每变化1，最佳票价比率变化z。
这样，只要给出x，y，z，我就能算出的不同满意度飞机应当设定的平均价格，进而算出的利润期望与性价比。而且这种假设显然更合理，算出的性价比更科学准确。
y就是你输入的某满意度下的票价比率，默认1.27，x就是这个满意度，即标准满意度，默认75。z，满意度每升高一个百分点，最佳票价比率提高的数值，也就是换算价比率。根据我的经验，这个值我估计在0.0014左右，便将其设为默认值。由于游戏经验有限，这个假设也未经严格测试，所以可能误差较大，欢迎有兴趣的朋友给出更准确的这一数值。
这种计算方式既科学，又简便，对一般机型的性价比的近似计算都用这种模式就可以。

关于班期：
班期是我在制作该表时遇到的最大困难。它花费了制作表格的一大半时间。其实本来不用花费这么多时间的，当然不得不说，班期也是最重要的一个中间量。我用第一次找出的班期公式，发现利润总要少一些，虽然不多。而且，班期是要涉及到取整的，所以对精确度的要求很高，我不能容忍那0.几的误差。结果这0.几的误差耽误了我几个晚上。由于没有下单机版，只能自己的号测试，取出几架速度不同的飞机，换了不同的hub，尝试不同的航程，找临界点，通过几个晚上的测试与分析，最终基本消除了误差。回头一看，擦，是61.333，不是60，是向上取整，不是向下取整，为了四舍五入，减去的不是0.5,而是0.4，真佩服你们程序员的思维方式。
还有，因为我需要一个整体的统计学数据，而且中转类型一样的飞机我设定的航程也一样，所以我没有加向上取整函数。这样一来，再加上油价设定会比当前的高，以及按直飞计算而非按中转计算等多种因素，飞机的利润期望及性价比都会普遍偏小一些，不是计算有问题。这少经过我严格的的比对测试，算出的数据未发现明显误差。
如果想要得到某航程该飞机的精准班期以及利润期望性价比等数据，请自己在班期的公式里加上向上取整函数。向上取整！！！向上取整！！！向上取整！！！向上取整！！！