游戏开发经常使用算法概述

简介:

游戏开发属于软件开发中的一种。但又是很特殊的一种。

游戏开发差点儿能够用到软件设计中的不论什么一种算法,不论什么一种设计模式,不论什么一种编程思想,较普通的软件开发,难度相对要大一些。

游戏差点儿模拟出一个完整的世界。

以下是我收集的一些经常使用的算法、设计模式及变成思想。欢迎拍砖和补充。


一 算法


1 随机数

经常使用于抽装备,暴击,闪避等

2 最短路径

用于地图中寻找到达指定位置的最短路径。dota,LOL中,点击地图上任一可达的点,英雄单位就会找到最短的路径。到达指定点。
不知道有木有人玩起凡,起凡中的寻路算法就比較坑爹,找的不是最短路径。



二 设计


1 观察者模式

用于对全局数据的监听。但数据改变时。界面做出对应的刷新。

比如,玩家升级时。玩家的属性界面须要刷新。关卡界面也须要做出对应的刷新,如开启新的关卡等。

2 有限状态机

对于游戏中简单的NPC能够用状态机来实现

3 行为树

行为树多用于英雄单位,或者敌方单位等有多种复杂行为的单位


三 思想


1 MVC

数据与界面分离。由于游戏的UI一般是须要经过多次的迭代和挑战。假设数据与UI没有分离,每一次挑战修改量就会很大。
使用MVC思想写出的代码,一般不是太大的修改仅仅须要调整UI部分的代码,而数据部分是不用改的。

2三层结构

三层结构结构一般是指的对于数据的操作。是对MVC思想中的M进行了更具体的划分。



接下来的一段时间。将一一学习上面列举出来的东西。








本文转自mfrbuaa博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/5080534.html,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
1天前
|
算法
泡泡龙游戏开发实战教程(5):核心查找匹配算法
泡泡龙游戏开发实战教程(5):核心查找匹配算法
61 0
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
1天前
|
算法 计算机视觉
基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真
该内容是关于使用MATLAB2013B实现基于高斯混合模型(GMM)的视频背景提取和人员跟踪算法。算法通过GMM建立背景模型,新帧与模型比较,提取前景并进行人员跟踪。文章附有程序代码示例,展示从读取视频到结果显示的流程。最后,结果保存在Result.mat文件中。
|
1天前
|
资源调度 算法 块存储
m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法,通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论,利用遗传算法进行全局优化,避免手动调整,提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤,通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
9 1
|
1天前
|
存储 算法 数据可视化
基于harris角点和RANSAC算法的图像拼接matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB2022a进行图像拼接的流程,涉及Harris角点检测和RANSAC算法。Harris角点检测寻找图像中局部曲率变化显著的点,RANSAC则用于排除噪声和异常点,找到最佳匹配。核心程序包括自定义的Harris角点计算函数,RANSAC参数设置,以及匹配点的可视化和仿射变换矩阵计算,最终生成全景图像。
|
1天前
|
算法 Serverless
m基于遗传优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了遗传优化的归一化最小和(NMS)译码算法,应用于低密度奇偶校验(LDPC)码。结果显示了遗传优化的迭代过程和误码率对比。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找最佳归一化因子,以提升NMS译码性能。核心程序包括迭代优化、目标函数计算及性能绘图。最终,展示了SNR与误码率的关系,并保存了关键数据。
15 1
|
1天前
|
算法 调度
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】