消除类游戏，规则虽简，难度控制不易。Candy Crash和爱消除都有关卡内容，可以试玩看看。
几种常见的方法可以说说：
1. 时间。这是最基础的维度，可以考验反应力和操作强度。步数类似。
2. 近似消除类型的颜色。在限制时间条件下可以考验快速扫描时的分辨力。
3. 增加消除块类型(假设消除指的是相同3消这种基础形式)。一般来说，在随机作为主要生成方式的时候，增加种类会显然减少可消除热点。可以考验寻找力，但这种方式慎用。
4. 控制可消除热点。正常关卡设计中，方块的生成不可能是完全随机，一方面是为了避免死局(也有出现死局后重刷整个棋盘，主要是出于避免让消除区域收敛的考量)，另一方面是为了保持分布的均匀化。所以棋盘的生成和补缺一般为伪随机或约束性随机，控制可消除组是一个可以影响难度的分量，试想任何时刻都必然会有3~4个可消除热点比只有1~2个可消除热点显然要容易一些。
5. 特殊消除块的作用。比较广泛的使用在关卡中(参考Candy Crash)。特殊方块可用来解盘以及实现一些更好的得分策略，这方面有较好的设计深度。特殊块出现的时机、消除的时机、关联消除的策略，可以考验玩家对局势的判断、规则的掌握等。
6. 道具。道具存在于棋盘外，相当于使用外力来产生增益，通常这是关卡的付费点设计。考虑到对难度控制的需要，道具不应是可无限购买的(一局内)。
在最简单规则下仅就棋子分布是怎么做到难度控制的。是的很难。仅在随机上做一些手脚(如上面所说的控制可消除热点、棋子相对均匀分布)，就一定能对难度做到精准控制吗？
我的理解是，不一定。
7. 大数据。呵呵我故意用这个词来吓人的。像candy、爱消除这种用户量足够大的游戏，完全可以利用玩家来对难度做真实检验。举个例子，开发者可以输出1000种棋子生成序列放到线上，让100W个玩家来分别验证这些序列(每个玩家都可能验证了其中某些或全部序列)。虽然每个人的消除路径都可能不相同，但在样本量足够大的时候，统计到每个序列的操作步数、分数等各种关心的结果，最终形成对这些序列难度的量化判断，再对这些序列进行难度升/降或丢弃处理。迭代这种行为，最终就可以形成一个不断扩充的序列库。(这里有个隐含的过程就是，游戏上线初期，关卡难度可能不尽符合预期，但随着线上持续运营，难度控制将会越来越符合预期。再说了，还有一个名词叫“灰度”呢)
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