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C语言控制台界面版,游戏开发

来源:http://www.logblo.com 作者:金沙棋牌 时间:2019-09-08 06:22

H5 游戏支付:指尖大冒险

2017/11/29 · HTML5 · 游戏

初稿出处: 坑坑洼洼实验室   

在当年六月底旬,《指尖大冒险》SNS 游戏诞生,其切实的玩的方法是由此点击显示器左右区域来支配机器人的前进方向举办跳跃,而阶梯是无穷尽的,若境遇障碍物恐怕是踩空、大概机器人脚下的阶砖陨落,那么游戏战败。

作者对游戏实行了简化改换,可因而扫下边二维码进行体验。

 

图片 1

《指尖大冒险》SNS 游戏简化版

该游戏能够被分开为八个等级次序,分别为景物层、阶梯层、背景层,如下图所示。

 

图片 2

《指尖大冒险》游戏的层系划分

凡事娱乐主要围绕着那五个等级次序开展支付:

  • 景物层:担当两边树叶装饰的渲染,落成其极度循环滑动的卡通效果。
  • 阶梯层:担任阶梯和机器人的渲染,达成阶梯的轻便生成与活动掉落阶砖、机器人的操控。
  • 背景层:负担背景底色的渲染,对客户点击事件监听与响应,把景物层和阶梯层联合浮动起来。

而本文主要来讲讲以下几点主旨的本领内容:

  1. 最棒循环滑动的落到实处
  2. 自便生成阶梯的兑现
  3. 机动掉落阶砖的落实

上边,本文逐个开展剖析其付出思路与困难。

近些日子做了贰个运动抽取奖品需要,项目要求调控预算,概率须要遍及均匀,这样手艺博得所急需的可能率结果。
举个例子抽取奖金得到红包奖金,而各样奖金的布满都有一定可能率:

1、随机模拟

私下模拟方法有二个很酷的别称是蒙特卡罗措施。这些艺术的上进始于20世纪40年份。
计算模拟中有一个很关键的标题不怕给定二个概率分布p(x),大家怎样在计算机中生成它的样本,一般来讲均匀布满的范本是相对轻便变化的,通过线性同余产生器能够生成伪随机数,大家用醒目算法生成[0,1]以内的伪随机数连串后,那个种类的各类计算指标和均匀布满Uniform(0,1)的说理测算结果十一分附近,那样的伪随机体系就有相比好的计算性质,能够被当成真正的大肆数使用。
而大家广泛的可能率遍布,无论是接二连三的可能离散的分布,都得以基于Uniform(0, 1) 的样本生成,举个例子正态分布能够通过出名的 Box-Muller转变得到。其余多少个盛名的连天布满,富含指数遍布,Gamma分布,t布满等,都得以由此类似的数学调换获得,可是大家并非总这么幸运的,当p(x)的款型很复杂,或然p(x)是个高维布满的时候,样本的生成就或然很辛勤了,此时亟需一些越来越复杂的随机模拟方法来变化样本,举例MCMC方法和吉布斯采集样品方法,可是在询问这几个措施在此以前,我们须求首先掌握一下马尔可夫链及其平稳遍及。

一、游戏介绍

一、Infiniti循环滑动的落到实处

景物层担当两边树叶装饰的渲染,树叶分为左右两有个别,紧贴游戏容器的两边。

在客户点击显示屏操控机器人时,两边树叶会趁机机器人前进的动作反向滑动,来创设出娱乐活动的效用。並且,由于该游戏是无穷尽的,因而,必要对两边树叶完结循环向下滑动的卡通片效果。

 

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循环场景图设计供给

对于循环滑动的贯彻,首先要求设计提供可上下无缝过渡的场景图,而且提议其场景图高度或宽度超越游戏容器的莫斯中国科学技术大学学或宽度,以缩控食复绘制的次数。

接下来依据以下步骤,咱们就足以完结循环滑动:

  • 重复绘制三回场景图,分别在定点游戏容器尾部与在相对偏移量为贴图高度的上方地方。
  • 在循环的历程中,一次贴图以同等的偏移量向下滑动。
  • 当贴图蒙受刚滑出娱乐容器的循环节点时,则对贴图地方进行重新载入参数。

 

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Infiniti循环滑动的兑现

用伪代码描述如下:

JavaScript

// 设置循环节点 transThreshold = stageHeight; // 获取滑动后的新岗位,transY是滑动偏移量 lastPosY1 = leafCon1.y transY; lastPosY2 = leafCon2.y transY; // 分别展开滑动 if leafCon1.y >= transThreshold // 若境遇其循环节点,leafCon1重新初始化地方 then leafCon1.y = lastPosY2 - leafHeight; else leafCon1.y = lastPosY1; if leafCon2.y >= transThreshold // 若蒙受其循环节点,leafCon2重新初始化地点 then leafCon2.y = lastPosY1 - leafHeight; else leafCon2.y = lastPosY2;

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// 设置循环节点
transThreshold = stageHeight;
// 获取滑动后的新位置,transY是滑动偏移量
lastPosY1 = leafCon1.y transY;  
lastPosY2 = leafCon2.y transY;
// 分别进行滑动
if leafCon1.y >= transThreshold // 若遇到其循环节点,leafCon1重置位置
  then leafCon1.y = lastPosY2 - leafHeight;
  else leafCon1.y = lastPosY1;
if leafCon2.y >= transThreshold // 若遇到其循环节点,leafCon2重置位置
  then leafCon2.y = lastPosY1 - leafHeight;
  else leafCon2.y = lastPosY2;

在其实贯彻的进度中,再对职责变动历程参加动画进行润色,Infiniti循环滑动的动画效果就出去了。

红包/(单位元) 概率
0.01-1 40%
1-2 25%
2-3 20%
3-5 10%
5-10 5%

2、马尔可夫链

马尔可夫链通俗说就是基于三个退换可能率矩阵去调换的放肆进程(马尔可夫进程),该随机进度在PageRank算法中也会有利用,如下图所示:

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初叶解释的话,这里的各类圆环代表三个小岛,举例i到j的票房价值是pij,每一种节点的出度可能率之和=1,未来要是要遵照这些图去更动,首先大家要把那一个图翻译成如下的矩阵:

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地方的矩阵正是情状转移矩阵,小编身处的岗位用一个向量表示π=(i,k,j,l)要是自个儿首先次的职务位于i小岛,即π0=(1,0,0,0),第二次转移,我们用π0乘上状态转移矩阵P,也正是π1 = π0 * P = [pii,pij,pik,pil],也正是说,大家有pii的恐怕留在原本的海岛i,有pij的或然达到小岛j...第二遍转移是,以率先次的职位为根基的到π2 = π1 * P,依次类推下去。

有那么一种状态,作者的任务向量在多少次转移后达到了一个稳固性的动静,再改动π向量也不扭转了,这一个状态称为平稳布满情形π*(stationary distribution),这么些情状须要满意三个主要的基准,正是Detailed Balance

那么怎么样是Detailed Balance呢?
若是我们组织如下的转移矩阵:
再即便大家的开首向量为π0=(1,0,0),转移一千次之后达到了男耕女织状态(0.625,0.3125,0.0625)。
所谓的Detailed Balance正是,在安静状态中:

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大家用那一个姿势验证一下x标准是还是不是满足:

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能够观察Detailed Balance制造。
有了Detailed Balance,马尔可夫链会收敛到安定布满情形(stationary distribution)。

怎么满意了Detailed Balance条件之后,大家的马尔可夫链就能破灭呢?下边的姿态给出了答案:

图片 9

下七个景况是j的概率,等于从各样状态转移到j的票房价值之和,在经过Detailed Balance条件调换之后,我们发掘下一个状态是j刚好等于当前意况是j的可能率,所以马尔可夫链就消灭了。

     《2048》是如今比较流行的一款数字娱乐。原版2048先是在github上公布,原文者是加百列e Cirulli。它是基于《1024》和《小3神话》(Threes!)的游戏的方法开垦而成的风行数字娱乐。

二、随机生成阶梯的落到实处

专擅变化阶梯是十八日游的最宗旨部分。依照游戏的须求,阶梯由「无障碍物的阶砖」和「有障碍物的阶砖」的整合,并且阶梯的浮动是随机性。

未来的标题正是怎么根据几率分配给客户一定数量的红包。

3、Markov Chain Monte Carlo

对于给定的可能率布满p(x),我们期待能有方便的不二秘籍转变它对应的范本,由于马尔可夫链能够消灭到平稳布满,于是一个极美丽貌的主张是:假如大家能组织一个退换矩阵伪P的马尔可夫链,使得该马尔可夫链的安家乐业布满恰好是p(x),那么大家从别的三个起来状态x0出发沿着马尔可夫链转移,获得贰个改动种类x0,x1,x2,....xn,xn 1,假诺马尔可夫链在第n步已经一无往返了,于是我们就得到了p(x)的样本xn,xn 1....

好了,有了这么的图谋,我们怎么才干组织贰个调换矩阵,使得马尔可夫链最后能未有即平稳布满恰好是大家想要的布满p(x)呢?大家器重行使的依旧我们的留神平稳条件(Detailed Balance),再来回想一下:

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倘诺大家早就又三个转变矩阵为Q的马尔可夫链(q(i,j)表示从气象i转移到状态j的可能率),明显平常状态下:

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也正是留神平稳条件不创建,所以p(x)不太恐怕是那几个马尔可夫链的春风得意遍布,大家可否对马尔可夫链做一个改动,使得细致平稳条件组建吗?举例我们引进三个α(i,j),进而使得:

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那么难题又来了,取什么样的α(i,j)可以使上等式创设呢?最轻巧易行的,遵照对称性:

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于是乎灯饰就创设了,所以有:

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于是乎大家把原先持有转移矩阵Q的一个很一般的马尔可夫链,改变为了具备转移矩阵Q'的马尔可夫链,而Q'恰好满意细致平稳条件,因而马尔可夫链Q'的和谐分布便是p(x)!

在改变Q的经过中引进的α(i,j)称为接受率,物理意义能够清楚为在原先的马尔可夫链上,从气象i以q(i,j)的概率跳转到状态j的时候,大家以α(i,j)的可能率接受这么些转移,于是获得新的马尔可夫链Q'的转变概率q(i,j)α(i,j)。

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假设大家已经又叁个改造矩阵Q,对应的成分为q(i,j),把地方的长河整理一下,大家就获得了如下的用于采集样品概率布满p(x)的算法:

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上述的MCMC算法已经做了极漂亮的行事了,不过它有贰个小意思,马尔可夫链Q在调换的经过中承受率α(i,j)大概偏小,那样采集样品的话轻松在原地踏步,拒绝大批量的跳转,那是的马尔可夫链便利全体的情形空间要开销太长的岁月,收敛到平安遍布p(x)的进程太慢,有没有主意进步部分接受率呢?当然有措施,把α(i,j)和α(j,i)同期比较例放大,不打破细致平稳条件就好了啊,但是大家又不能够Infiniti的放大,大家得以使得地方四个数中最大的多个加大到1,那样大家就巩固了采集样品中的跳转接受率,我们取:

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于是乎通过那样微小的改变,大家就获取了Metropolis-Hastings算法,该算法的步骤如下:

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二、游戏法则

无障碍阶砖的规律

里面,无障碍阶砖组成一条畅通的门道,固然整个路线的走向是随机性的,不过各类阶砖之间是相对规律的。

因为,在娱乐设定里,客户只可以通过点击显示器的右手可能侧边区域来操控机器人的走向,那么下二个无障碍阶砖必然在时下阶砖的左上方或许右上方。

 

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无障碍路径的转移规律

用 0、1 独家代表左上方和右上方,那么大家就可以创设叁个无障碍阶砖集合对应的数组(下边简称无障碍数组),用于记录无障碍阶砖的大势。

而那么些数组就是含有 0、1 的任性数数组。比如,假若生成如下阶梯中的无障碍路线,那么相应的随便数数组为 [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1]。

 

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无障碍路线对应的 0、1 随机数

一、一般算法

算法思路:生成贰个列表,分成多少个区间,举例列表长度100,1-40是0.01-1元的间隔,41-65是1-2元的间距等,然后轻便从100抽取贰个数,看落在哪些区间,获得红包区间,最终用随便函数在那几个红包区间内获得对应红包数。

//per[] = {40,25,20,10,5}
//moneyStr[] = {0.01-1,1-2,2-3,3-5,5-10}
//获取红包金额
public double getMoney(List<String> moneyStr,List<Integer> per){
        double packet = 0.01;
        //获取概率对应的数组下标
        int key = getProbability(per);
        //获取对应的红包值
        String[] moneys = moneyStr.get(key).split("-");

        if (moneys.length < 2){
            return packet;
        }

        double min = Double.valueOf(moneys[0]);//红包最小值
        double max = Double.valueOf(moneys[1]);//红包最大值

        Random random = new Random();
        packet = min   (max - min) * random.nextInt(10) * 0.1;

        return packet;
 }

//获得概率对应的key
public int getProbability(List<Integer> per){
        int key = 0;
        if (per == null || per.size() == 0){
            return key;
        }

        //100中随机生成一个数
        Random random = new Random();
        int num = random.nextInt(100);

        int probability = 0;
        int i = 0;
        for (int p : per){
            probability  = p;
            //获取落在该区间的对应key
            if (num < probability){
                key = i;
            }

            i  ;
        }

        return key;

    }

时刻复杂度:预管理O(MN),随机数生成O(1),空间复杂度O(MN),当中N代表红包种类,M则由最低可能率决定。

优缺点:该方法优点是兑现简单,构造实现之后生成随机类型的岁月复杂度正是O(1),劣点是精度相当矮,占用空间大,尤其是在类型比非常多的时候。

4、Gibbs采样

对于高维的事态,由于接受率的存在,Metropolis-Hastings算法的效能相当矮,能或不可能找到贰个改动矩阵Q使得接受率α=1吗?大家从二维的境况出手,假使有二个可能率遍及p(x,y),调查x坐标同样的七个点A(x1,y1) ,B(x1,y2),大家开掘:

图片 21

据书上说上述等式,大家开掘,在x=x1那条平行于y轴的直线上,借使选用口径分布p(y|x1)作为任何多少个点时期的转变可能率,那么其余八个点之间的转移满意细致平稳条件,同样的,在y=y1那条平行于x轴的直线上,若是选取条件分布p(x|y1) 作为,那么其余三个点时期的转变也满意细致平稳条件。于是大家得以协会平面上放肆两点时期的改造可能率矩阵Q:

图片 22

有了地点的调换矩阵Q,大家很轻易验证对平面上狂妄两点X,Y,满意细致平稳条件:

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于是乎那些二维空间上的马尔可夫链将消失到安定布满p(x,y),而以此算法就称为GibbsSampling算法,由物管理学家吉布斯首先付诸的:

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由二维的情况我们很轻巧放大到高维的意况:

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进而高维空间中的GIbbs 采样算法如下:

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     游戏的条条框框很轻巧,你必要调节所有方块向同三个大方向移动,五个同样数字的方框撞在协同从此合併成为他们的和,每一趟操作之后会在空白的方格处随机生成贰个2依然4(生成2的票房价值要大学一年级些),最后收获贰个“2048”的正方固然胜利了。

阻力阶砖的法规

阻力物阶砖也可以有规律来说的,假设存在障碍物阶砖,那么它不得不出今后日前阶砖的下贰个无障碍阶砖的反方向上。

基于游戏必要,障碍物阶砖不自然在临近的职责上,其相对当前阶砖的相距是三个阶砖的随机倍数,距离限制为 1~3。

 

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阻碍阶砖的变动规律

一致地,大家得以用 0、1、2、3 代表其相对距离倍数,0 代表不设有障碍物阶砖,1 意味着相对三个阶砖的离开,就那样推算。

因而,障碍阶砖集结对应的数组就是包括 0、1、2、3 的自由数数组(上面简称障碍数组)。比如,假诺生成如下图中的障碍阶砖,那么相应的专擅数数组为 [0, 1, 1, 2, 0, 1, 3, 1, 0, 1]。

 

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阻碍阶砖对应的 0、1、2、3 随机数

除去,依照游戏要求,障碍物阶砖出现的票房价值是不均等的,空中楼阁的概率为 二分之一 ,其相对距离越远概率越小,分别为 五分一、百分之三十、十分之一。

二、离散算法

算法思路:离散算法通过可能率分布构造多少个点[40, 65, 85, 95,100],构造的数组的值就是日前可能率依次增加的票房价值之和。在生成1~100的即兴数,看它落在哪个区间,比如50在[40,65]时期,正是项目2。在追寻时,能够动用线性查找,或效用越来越高的二分查找。

//per[] = {40, 65, 85, 95,100}
//moneyStr[] = {0.01-1,1-2,2-3,3-5,5-10}
//获取红包金额
public double getMoney(List<String> moneyStr,List<Integer> per){
        double packet = 0.01;
        //获取概率对应的数组下标
        int key = getProbability(per);
        //获取对应的红包值
        String[] moneys = moneyStr.get(key).split("-");

        if (moneys.length < 2){
            return packet;
        }

        double min = Double.valueOf(moneys[0]);//红包最小值
        double max = Double.valueOf(moneys[1]);//红包最大值

        Random random = new Random();
        packet = min   (max - min) * random.nextInt(10) * 0.1;

        return packet;
 }

//获得概率对应的key
public int getProbability(List<Integer> per){
        int key = -1;
        if (per == null || per.size() == 0){
            return key;
        }

        //100中随机生成一个数
        Random random = new Random();
        int num = random.nextInt(100);

        int i = 0;
        for (int p : per){
            //获取落在该区间的对应key
            if (num < p){
                key = i;
            }
        }

        return key;

    }  

算法复杂度:比相似算法减弱占用空间,还是能行使二分法寻觅兰德Koleos,那样,预管理O(N),随机数生成O(logN),空间复杂度O(N)。

优缺点:比一般算法占用空间减弱,空间复杂度O(N)。

三、焦点算法

动用自由算法生成随机数组

依据阶梯的成形规律,大家要求建构多个数组。

对此无障碍数组来讲,随机数 0、1 的产出可能率是均等的,那么我们只须要选取 Math.random()来落到实处映射,用伪代码表示如下:

JavaScript

// 生成自由数i,min <= i < max function getRandomInt(min, max) { return Math.floor(Math.random() * (max - min) min); }

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// 生成随机数i,min <= i < max
function getRandomInt(min, max) {
  return Math.floor(Math.random() * (max - min) min);
}

JavaScript

// 生成内定长度的0、1随机数数组 arr = []; for i = 0 to len arr.push(getRandomInt(0,2)); return arr;

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// 生成指定长度的0、1随机数数组
arr = [];
for i = 0 to len
  arr.push(getRandomInt(0,2));
return arr;

而对于障碍数组来讲,随机数 0、1、2、3 的出现概率分别为:P(0)=一半、P(1)=百分之六十、P(2)=百分之七十五、P(3)=一成,是不均等可能率的,那么生成无障碍数组的法子就是不适用的。

那如何促成生成这种知足钦赐非均等可能率布满的私下数数组呢?

作者们能够采取可能率遍及转化的见解,将非均等可能率布满转化为均等概率布满来进行拍卖,做法如下:

  1. 确立三个长短为 L 的数组 A ,L 的分寸从计算非均等概率的分母的最小公倍数得来。
  2. 依照非均等概率遍布 P 的情形,对数组空间分配,分配空间尺寸为 L * Pi ,用来囤积暗号值 i 。
  3. 选拔满意均等概率布满的自由格局随机生成自由数 s。
  4. 以随机数 s 作为数组 A 下标,可收获知足非均等可能率分布 P 的妄动数 A[s] ——记号值 i。

咱俩只要一再实行步骤 4 ,就可收获满意上述非均等可能率遍布境况的随便数数组——障碍数组。

重组障碍数组生成的需求,其促成步骤如下图所示。

 

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阻碍数组值随机生成进度

用伪代码表示如下:

JavaScript

/ 非均等可能率布满Pi P = [0.5, 0.2, 0.2, 0.1]; // 获取最小公倍数 L = getLCM(P); // 营造可能率转化数组 A = []; l = 0; for i = 0 to P.length k = L * P[i] l while l < k A[l] = i; j ; // 获取均等概率布满的妄动数 s = Math.floor(Math.random() * L); // 重返满足非均等可能率布满的放肆数 return A[s];

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/ 非均等概率分布Pi
P = [0.5, 0.2, 0.2, 0.1];
// 获取最小公倍数
L = getLCM(P);
// 建立概率转化数组
A = [];
l = 0;
for i = 0 to P.length
  k = L * P[i] l
  while l < k
    A[l] = i;
    j ;
// 获取均等概率分布的随机数
s = Math.floor(Math.random() * L);
// 返回满足非均等概率分布的随机数
return A[s];

对这种做法进行品质深入分析,其生成随机数的小运复杂度为 O(1) ,可是在开首化数组 A 时大概会冒出非常情状,因为其最小公倍数有不小可能率为 100、一千 以致是达到亿数量级,导致无论是大运上仍然空中上攻陷都小幅度。

有没办法能够拓宽优化这种极度的场馆呢?
透过钻探,作者询问到 Alias Method 算法能够缓慢解决这种情景。

Alias Method 算法有一种最优的完成情势,称为 Vose’s Alias Method ,其做法简化描述如下:

  1. 依照可能率布满,以概率作为高度构造出三个惊人为 1(可能率为1)的矩形。
  2. 根据结构结果,推导出七个数组 Prob 数组和 Alias 数组。
  3. 在 Prob 数组中自便取中间一值 Prob[i] ,与自由变化的轻便小数 k,举办十分的大小。
  4. 若 k

 

图片 32

对障碍阶砖布满可能率应用 Vose’s Alias Method 算法的数组推导进度

假定好玩味领悟具体详细的算法进程与贯彻原理,能够翻阅 凯斯 Schwarz 的稿子《Darts, Dice, and Coins》。

基于 凯斯 Schwarz 对 Vose’s Alias Method 算法的性质分析,该算法在早先化数组时的年月复杂度始终是 O(n) ,并且专断生成的岁月复杂度在 O(1) ,空间复杂度也一贯是 O(n) 。

 

图片 33

二种做法的习性相比较(引用 凯斯 Schwarz 的深入分析结果)

三种做法相比,明显 Vose’s Alias Method 算法质量尤其平静,更切合非均等可能率分布情形复杂,游戏品质供给高的气象。

在 Github 上,@jdiscar 已经对 Vose’s 阿里as Method 算法实行了很好的兑现,你能够到这里学习。

谈起底,小编仍选拔一开端的做法,并非 Vose’s Alias Method 算法。因为考虑到在生成障碍数组的娱乐要求意况下,其概率是可控的,它并无需极其思量可能率布满极端的恐怕性,而且其代码实现难度低、代码量更加少。

三、Alias Method

算法思路:Alias Method将种种概率当做一列,该算法最终的结果是要布局拼装出一个每一列合都为1的矩形,若每一列最终都要为1,那么要将具备因素都乘以5(几率类型的数据)。

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Alias Method

那儿会有可能率大于1的和小于1的,接下去正是布局出某种算法用超越1的补足小于1的,使每种概率最终都为1,注意,这里要依据叁个范围:每列至多是二种概率的三结合。

提及底,我们获得了五个数组,二个是在底下原始的prob数组[0.75,0.25,0.5,0.25,1],另外便是在地方补充的Alias数组,其值代表填写的那一列的序号索引,(假使这一列上不需填充,那么正是NULL),[4,4,0,1,NULL]。当然,最后的结果只怕不仅一种,你也恐怕赢得别的结果。

prob[] = [0.75,0.25,0.5,0.25,1]
Alias[] = [4,4,0,1,NULL] (记录非原色的下标)
根据Prob和Alias获取其中一个红包区间。
随机产生一列C,再随机产生一个数R,通过与Prob[C]比较,R较大则返回C,反之返回Alias[C]。

//原概率与红包区间
per[] = {0.25,0.2,0.1,0.05,0.4}
moneyStr[] = {1-2,2-3,3-5,5-10,0.01-1}

比方表明下,例如取第二列,让prob[1]的值与三个自由小数f比较,假设f小于prob[1],那么结果就是2-3元,不然便是Alias[1],即4。

作者们能够来回顾说美素佳儿(Friso)下,比方随机到第二列的票房价值是0.2,获得第三列下半有的的可能率为0.2 * 0.25,记得在第四列还会有它的一有个别,这里的概率为0.2 * (1-0.25),两个相加最后的结果依旧0.2 * 0.25 0.2 * (1-0.25) = 0.2,符合原来第二列的可能率per[1]。

import java.util.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AliasMethod {
    /* The random number generator used to sample from the distribution. */
    private final Random random;

    /* The probability and alias tables. */
    private final int[] alias;
    private final double[] probability;

    /**
     * Constructs a new AliasMethod to sample from a discrete distribution and
     * hand back outcomes based on the probability distribution.
     * <p/>
     * Given as input a list of probabilities corresponding to outcomes 0, 1,
     * ..., n - 1, this constructor creates the probability and alias tables
     * needed to efficiently sample from this distribution.
     *
     * @param probabilities The list of probabilities.
     */
    public AliasMethod(List<Double> probabilities) {
        this(probabilities, new Random());
    }

    /**
     * Constructs a new AliasMethod to sample from a discrete distribution and
     * hand back outcomes based on the probability distribution.
     * <p/>
     * Given as input a list of probabilities corresponding to outcomes 0, 1,
     * ..., n - 1, along with the random number generator that should be used
     * as the underlying generator, this constructor creates the probability
     * and alias tables needed to efficiently sample from this distribution.
     *
     * @param probabilities The list of probabilities.
     * @param random        The random number generator
     */
    public AliasMethod(List<Double> probabilities, Random random) {
        /* Begin by doing basic structural checks on the inputs. */
        if (probabilities == null || random == null)
            throw new NullPointerException();
        if (probabilities.size() == 0)
            throw new IllegalArgumentException("Probability vector must be nonempty.");

        /* Allocate space for the probability and alias tables. */
        probability = new double[probabilities.size()];
        alias = new int[probabilities.size()];

        /* Store the underlying generator. */
        this.random = random;

        /* Compute the average probability and cache it for later use. */
        final double average = 1.0 / probabilities.size();

        /* Make a copy of the probabilities list, since we will be making
         * changes to it.
         */
        probabilities = new ArrayList<Double>(probabilities);

        /* Create two stacks to act as worklists as we populate the tables. */
        Stack<Integer> small = new Stack<Integer>();
        Stack<Integer> large = new Stack<Integer>();

        /* Populate the stacks with the input probabilities. */
        for (int i = 0; i < probabilities.size();   i) {
            /* If the probability is below the average probability, then we add
             * it to the small list; otherwise we add it to the large list.
             */
            if (probabilities.get(i) >= average)
                large.push(i);
            else
                small.push(i);
        }

        /* As a note: in the mathematical specification of the algorithm, we
         * will always exhaust the small list before the big list.  However,
         * due to floating point inaccuracies, this is not necessarily true.
         * Consequently, this inner loop (which tries to pair small and large
         * elements) will have to check that both lists aren't empty.
         */
        while (!small.isEmpty() && !large.isEmpty()) {
            /* Get the index of the small and the large probabilities. */
            int less = small.pop();
            int more = large.pop();

            /* These probabilities have not yet been scaled up to be such that
             * 1/n is given weight 1.0.  We do this here instead.
             */
            probability[less] = probabilities.get(less) * probabilities.size();
            alias[less] = more;

            /* Decrease the probability of the larger one by the appropriate
             * amount.
             */
            probabilities.set(more,
                    (probabilities.get(more)   probabilities.get(less)) - average);

            /* If the new probability is less than the average, add it into the
             * small list; otherwise add it to the large list.
             */
            if (probabilities.get(more) >= 1.0 / probabilities.size())
                large.add(more);
            else
                small.add(more);
        }

        /* At this point, everything is in one list, which means that the
         * remaining probabilities should all be 1/n.  Based on this, set them
         * appropriately.  Due to numerical issues, we can't be sure which
         * stack will hold the entries, so we empty both.
         */
        while (!small.isEmpty())
            probability[small.pop()] = 1.0;
        while (!large.isEmpty())
            probability[large.pop()] = 1.0;
    }

    /**
     * Samples a value from the underlying distribution.
     *
     * @return A random value sampled from the underlying distribution.
     */
    public int next() {
        /* Generate a fair die roll to determine which column to inspect. */
        int column = random.nextInt(probability.length);

        /* Generate a biased coin toss to determine which option to pick. */
        boolean coinToss = random.nextDouble() < probability[column];

        /* Based on the outcome, return either the column or its alias. */
       /* Log.i("1234","column=" column);
        Log.i("1234","coinToss=" coinToss);
        Log.i("1234","alias[column]=" coinToss);*/
        return coinToss ? column : alias[column];
    }

    public int[] getAlias() {
        return alias;
    }

    public double[] getProbability() {
        return probability;
    }

    public static void main(String[] args) {
        TreeMap<String, Double> map = new TreeMap<String, Double>();

        map.put("1-2", 0.25);
        map.put("2-3", 0.2);
        map.put("3-5", 0.1);
        map.put("5-10", 0.05);
        map.put("0.01-1", 0.4);

        List<Double> list = new ArrayList<Double>(map.values());
        List<String> gifts = new ArrayList<String>(map.keySet());

        AliasMethod method = new AliasMethod(list);
        for (double value : method.getProbability()){
            System.out.println(","   value);
        }

        for (int value : method.getAlias()){
            System.out.println(","   value);
        }

        Map<String, AtomicInteger> resultMap = new HashMap<String, AtomicInteger>();

        for (int i = 0; i < 100000; i  ) {
            int index = method.next();
            String key = gifts.get(index);
            if (!resultMap.containsKey(key)) {
                resultMap.put(key, new AtomicInteger());
            }
            resultMap.get(key).incrementAndGet();
        }
        for (String key : resultMap.keySet()) {
            System.out.println(key   "=="   resultMap.get(key));
        }

    }
}

算法复杂度:预管理O(NlogN),随机数生成O(1),空间复杂度O(2N)。

优缺点:这种算法初步化较复杂,但调换随机结果的年华复杂度为O(1),是一种属性特别好的算法。

1、方块移动和归并算法。

基于相对固化鲜明阶砖地方

动用自由算法生成无障碍数组和阻力数组后,大家要求在打闹容器上扩充绘图阶梯,因而大家必要明确每一块阶砖的地方。

我们知道,每一块无障碍阶砖必然在上一块阶砖的左上方或许右上方,所以,大家对无障碍阶砖的任务总结时能够依照上一块阶砖的地点张开鲜明。

 

图片 35

无障碍阶砖的职位总结推导

如上海体育场面推算,除去依照规划稿度量分明第一块阶砖的职位,第n块的无障碍阶砖的地点实际上只必要多少个步骤鲜明:

  1. 第 n 块无障碍阶砖的 x 轴地点为上一块阶砖的 x 轴地点偏移半个阶砖的上涨的幅度,如若在左上方则向左偏移,反之向右偏移。
  2. 而其 y 地方则是上一块阶砖的 y 轴地点向上偏移一个阶砖中度减去 26 像素的可观。

其用伪代码表示如下:

JavaScript

// stairSerialNum代表的是在无障碍数组存储的人身自由方向值 direction = stairSerialNum ? 1 : -1; // lastPosX、lastPosY代表上多少个无障碍阶砖的x、y轴地点 tmpStair.x = lastPosX

  • direction * (stair.width / 2); tmpStair.y = lastPosY - (stair.height
  • 26);
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// stairSerialNum代表的是在无障碍数组存储的随机方向值
direction = stairSerialNum ? 1 : -1;
// lastPosX、lastPosY代表上一个无障碍阶砖的x、y轴位置
tmpStair.x = lastPosX direction * (stair.width / 2);
tmpStair.y = lastPosY - (stair.height - 26);

继而,我们三番玖次依照障碍阶砖的更动规律,进行如下图所示推算。

 

图片 36

阻力阶砖的职位总计推导

能够知晓,障碍阶砖必然在无障碍阶砖的反方向上,必要进行反方向偏移。同一时间,若障碍阶砖的职分距离当前阶砖为 n 个阶砖地点,那么 x 轴方向上和 y 轴方向上的偏移量也呼应乘以 n 倍。

其用伪代码表示如下:

JavaScript

// 在无障碍阶砖的反方向 oppoDirection = stairSerialNum ? -1 : 1; // barrSerialNum代表的是在阻碍数组存款和储蓄的任意相对距离 n = barr塞里alNum; // x轴方向上和y轴方向上的偏移量相应该为n倍 if barrSerialNum !== 0 // 0 代表没有 tmpBarr.x = firstPosX oppoDirection * (stair.width / 2) * n, tmpBarr.y = firstPosY - (stair.height - 26) * n;

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// 在无障碍阶砖的反方向
oppoDirection = stairSerialNum ? -1 : 1;
// barrSerialNum代表的是在障碍数组存储的随机相对距离
n = barrSerialNum;
// x轴方向上和y轴方向上的偏移量相应为n倍
if barrSerialNum !== 0  // 0 代表没有
  tmpBarr.x = firstPosX oppoDirection * (stair.width / 2) * n,
  tmpBarr.y = firstPosY - (stair.height - 26) * n;

迄今停止,阶梯层实现完成自由变化阶梯。

     首要思虑:把嬉戏数字面板抽象成4行4列的二维数组a[4][4],值为0的职位表示空方块,别的代表对应数字方块。把每一行仁同一视,只探讨一行的活动和统一算法,然后能够由此遍历行来落实全体行的位移合併算法。在一行中,用b[4]代表一行的一人数组,使用七个下标变量来遍历列项,这里运用j和k,个中j总在k的末端,用来探求k项前边第二个不为0的数字,而k项用于表示方今待相比的项,总是和j项之间隔着多少个数字0,只怕索性紧挨着。不失一般性,思量往左滑动时,开首事情状下j等于1,而k等于0,接着剖断j项数字是不是大于0,假若,则剖断j项和k项数字的涉及,分成3种情形管理,分别是P1: ,P2: b[k]==0和P3: b[k]!=0且b[k]!=b[j];若否,则j自加1,然后继续查找k项前面第多个不为0的数字。在这之中P1,P2和P3分别对应如下:

三、自动掉落阶砖的达成

当娱乐开头时,须求运营三个电动掉落阶砖的坚持计时器,定时实施掉落末端阶砖的处理,同一时候在任务中检查是或不是有存在显示屏以外的拍卖,若有则掉落这么些阶砖。

故而,除了机器人碰障碍物、走错方向踩空导致游戏失利外,若机器人脚下的阶砖陨落也将招致游戏失利。

而其管理的难处在于:

  1. 哪些判别障碍阶砖是相邻的要么是在同一 y 轴方向上啊?
  2. 怎么判别阶砖在显示屏以外呢?

     P1:b[k]==b[j],则b[k] = 2 * b[k](表明两数合併了),且b[j] = 0(合并之后要将残留的j项值清零),接着k自加1,然后开展下贰回巡回。

掉落相邻及同一y轴方向上的绊脚石阶砖

对此第一个难题,大家本来地想到从尾巴部分逻辑上的无障碍数组和阻力数组入手:判定障碍阶砖是不是相邻,能够由此同三个下标地点上的障碍数组值是不是为1,若为1那么该障碍阶砖与最近背后路线的阶砖相邻。

可是,以此来剖断远处的拦Land Rover阶砖是不是是在同一 y 轴方向上则变得很忙碌,要求对数组举办频仍遍历迭代来推算。

而通过对渲染后的阶梯层阅览,我们能够向来通过 y 轴地点是或不是等于来化解,如下图所示。

 

图片 37

掉落相邻及同一 y 轴方向上的绊脚石阶砖

因为无论是是根源相近的,如故同一 y 轴方向上的无障碍阶砖,它们的 y 轴地点值与前边的阶砖是不容争辩相等的,因为在调换的时候使用的是同一个总括公式。

管理的落到实处用伪代码表示如下:

JavaScript

// 记录被掉落阶砖的y轴地方值 thisStairY = stair.y; // 掉落该无障碍阶砖 stairCon.removeChild(stair); // 掉落同三个y轴地方的绊脚石阶砖 barrArr = barrCon.children; for i in barrArr barr = barrArr[i], thisBarrY = barr.y; if barr.y >= thisStairY // 在同多少个y轴地点照旧低于 barrCon.removeChild(barr);

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// 记录被掉落阶砖的y轴位置值
thisStairY = stair.y;
// 掉落该无障碍阶砖
stairCon.removeChild(stair);
// 掉落同一个y轴位置的障碍阶砖
barrArr = barrCon.children;
for i in barrArr
  barr = barrArr[i],
  thisBarrY = barr.y;
  if barr.y >= thisStairY // 在同一个y轴位置或者低于
    barrCon.removeChild(barr);

     P2:b[k]==0,则表示b[j]后面全部都以空格子,此时直接移动b[j]到k的位置,也就是b[k] = b[j],然后b[j] = 0(移动后将残留的j项值清零),接着k值不改变,然后举行下叁遍巡回。

掉落荧屏以外的阶砖

那对于第四个难题——推断阶砖是或不是在显示器以外,是不是也足以因而比较阶砖的 y 轴地方值与荧屏底边y轴地点值的分寸来消除呢?

不是的,通过 y 轴地方来推断反而变得进一步目眩神摇。

因为在游玩中,阶梯会在机器人前进落成后会有回移的拍卖,以担保阶梯始终在荧屏中央呈现给客商。那会产生阶砖的 y 轴地点会暴发动态变化,对判别形成影响。

可是大家依据安插稿得出,一显示器内最多能容纳的无障碍阶砖是 9 个,那么只要把第 10 个以外的无障碍阶砖及其周边的、同一 y 轴方向上的阻力阶砖一并移除就足以了。

 

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掉落荧屏以外的阶砖

由此,咱们把思路从视觉渲染层面再折返底层逻辑层面,通过检验无障碍数组的长短是还是不是超过9 举办拍卖就可以,用伪代码表示如下:

JavaScript

// 掉落无障碍阶砖 stair = stairArr.shift(); stair && _dropStair(stair); // 阶梯存在数据超越9个以上的一对实行批量掉落 if stairArr.length >= 9 num = stairArr.length - 9, arr = stairArr.splice(0, num); for i = 0 to arr.length _dropStair(arr[i]); }

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// 掉落无障碍阶砖
stair = stairArr.shift();
stair && _dropStair(stair);
// 阶梯存在数量超过9个以上的部分进行批量掉落
if stairArr.length >= 9
  num = stairArr.length - 9,
  arr = stairArr.splice(0, num);
  for i = 0 to arr.length
    _dropStair(arr[i]);
}

时于今天,四个难点都得以消除。

     P3:b[k]!=0且b[k]!=b[j],则意味两数不对等且都不为0,此时将两数靠在协同,也便是b[k 1] = b[j]。接着分二种小场馆,若j!=k 1,则b[j] = 0(移动后将残留的j项值清零);若否,则代表两数原先就靠在联名,则不开展特殊管理(也就是未挪动)。接着k自加1,然后开展下壹回巡回。

后言

为啥小编要选用这几点核心内容来分析呢?
因为那是大家平常在游戏开采中有的时候会赶上的难题:

  • 怎么样管理游戏背景循环?
  • 有 N 类物件,设第 i 类物件的面世概率为 P(X=i) ,怎么样兑现发生满意如此可能率分布的自由变量 X ?

再便是,对于阶梯自动掉落的手艺点开荒解决,也能够让大家认知到,游戏开荒难题的缓慢解决能够从视觉层面以及逻辑底层两地方思量,学会转三个角度惦记,进而将题目一蹴而就轻松化。

那是本文希望能够给我们在打闹支付方面带来一些启示与观念的四方。最终,照旧老话,行文仓促,若错漏之处还望指正,若有越来越好的主张,迎接留言沟通座谈!

另外,本文同不时候发布在「H5游戏开采」专栏,如若您对该地方的俯拾即是文章感兴趣,款待关心我们的专栏。

     举五个P1的例子,流程表示如下:

参谋资料

  • 《Darts, Dice, and Coins》

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   图片 40

     一行内运动合併算法描述如下(此例为左移意况,其余方向与之周边,分歧仅仅是遍历二维数组的行项和列项的不二秘诀):

 1 for (int j = 1, k = 0; j < 4; j  )   2 {   3     if (b[j] > 0) /* 找出k后面第一个不为空的项,下标为j,之后分三种情况 */   4     {   5         if (b[k] == b[j]) /* P1情况 */   6         {   7             b[k] = 2 * b[k];   8             b[j] = 0;   9             k = k   1;  10         }  11         else if (b[k] == 0) /* P2情况 */  12         {  13             b[k] = b[j];  14             b[j] = 0;  15         }  16         else /* P3情况 */  17         {  18             b[k 1] = b[j];  19             if (j != k 1) /* 原先两数不挨着 */  20             {  21                 b[j] = 0;  22             }  23             k = k   1;  24         }  25     }  26 }

2、判定游戏是或不是停止算法

     核心境想:遍历二维数组,看是否存在横向和纵向七个相邻的元素相等,若存在,则游戏不停止,若子虚乌有,则游戏甘休。

     算法代码描述如下(board表示确实的10日游源码中央银行使的二维数组):

 1 void check_game_over()   2 {   3     for (int i = 0; i < 4; i  )   4     {   5         for (int j = 0; j < 3; j  )   6         {   7             /* 横向和纵向比较挨着的两个元素是否相等,若有相等则游戏不结束 */   8             if (board[i][j] == board[i][j 1] || board[j][i] == board[j 1][i])   9             {  10                 if_game_over = 0;  11                 return;  12             }  13         }  14     }  15     if_game_over = 1;  16 }

3、生成随机数算法

     大旨境想:遵照变化的随机数,对必然的值举行取模,达到生成一定可能率的数。在本游戏中,设定出现2的概率是4的两倍,于是能够应用类别提供的大肆数函数生成多个数,然后对3取余,获得的数若小于2则在玩耍面板空格处生成贰个2,若余数等于2,则生成4。在增选就要哪一个空格出生成数的时候,也是遵照系统提供的即兴函数生成二个数,然后对空格数取余,然后在第余数个空格出生成数字。

     算法代码描述如下(board表示确实的玩耍源码中央银行使的二维数组):

 1 /* 生成随机数 函数定义 */   2 void add_rand_num()   3 {   4     srand(time(0));   5     int n = rand() % get_null_count();/* 确定在何处空位置生成随机数 */   6     for (int i = 0; i < 4; i  )   7     {   8         for (int j = 0; j < 4; j  )   9         {  10             if (board[i][j] == 0 && n-- == 0) /* 定位待生成的位置 */  11             {  12                 board[i][j] = (rand() % 3 ? 2 : 4);/* 确定生成何值,设定生成2的概率是4的概率的两倍 */  13                 return;  14             }  15         }  16     }  17 }

4、绘制分界面包车型客车算法

     核激情想:利用体系提供的支配台分界面清屏成效,到达刷新分界面包车型地铁意义,利用调节制表符地方,达到绘制游戏数字面板的法力。

     由于绘制界面不到底本游戏的面目,且代码段相对较长,所以算法描述在此地质大学约,读者能够参谋完整源代码。

四、完整源代码如下,敬请读者争论指正:

  1 /*    2  * Copyright (C) Judge Young    3  * E-mail: yjjtc@126.com    4  * Version: 1.0    5  */    6     7 #include <stdio.h>    8 #include <time.h>    /* 包含设定随机数种子所需要的time()函数 */    9 #include <conio.h>   /* 包含Windows平台上完成输入字符不带回显和回车确认的getch()函数 */   10 #include <windows.h> /* 包含Windows平台上完成设定输出光标位置达到清屏功能的函数 */    11    12 void start_game(); /* 开始游戏 */   13 void reset_game(); /* 重置游戏 */   14    15 /* 往左右上下四个方向移动 */   16 void move_left();    17 void move_right();   18 void move_up();   19 void move_down();   20    21 void refresh_show();    /* 刷新界面显示 */   22 void add_rand_num();    /* 生成随机数,本程序中仅生成2或4,概率之比设为2:1 */   23 void check_game_over(); /* 检测是否输掉游戏,设定游戏结束标志 */   24 int get_null_count();   /* 获取游戏面板上空位置数量 */   25    26 int board[4][4];     /* 游戏数字面板,抽象为二维数组 */   27 int score;           /* 游戏的分 */   28 int best;            /* 游戏最高分 */   29 int if_need_add_num; /* 是否需要生成随机数标志,1表示需要,0表示不需要 */   30 int if_game_over;    /* 是否游戏结束标志,1表示游戏结束,0表示正常 */   31    32 /* main函数 函数定义 */   33 int main()   34 {   35     start_game();   36 }    37    38 /* 开始游戏 函数定义 */   39 void start_game()   40 {   41     reset_game();   42     char cmd;   43     while (1)   44     {   45         cmd = getch(); /* 接收标准输入流字符命令 */   46            47         if (if_game_over) /* 判断是否需已经输掉游戏 */   48         {   49             if (cmd == 'y' || cmd == 'Y') /* 重玩游戏 */   50             {   51                 reset_game();   52                 continue;   53             }   54             else if (cmd == 'n' || cmd == 'N') /* 退出 */   55             {   56                 return;   57             }   58             else   59             {   60                 continue;   61             }   62         }   63            64         if_need_add_num = 0; /* 先设定不默认需要生成随机数,需要时再设定为1 */   65            66         switch (cmd) /* 命令解析,w,s,a,d字符代表上下左右命令 */   67         {   68         case 'a':   69         case 'A':   70         case 75 :   71             move_left();   72             break;   73         case 's':   74         case 'S':   75         case 80 :   76             move_down();   77             break;   78         case 'w':   79         case 'W':   80         case 72 :   81             move_up();   82             break;   83         case 'd':   84         case 'D':   85         case 77 :   86             move_right();   87             break;   88         }   89            90         score > best ? best = score : 1; /* 打破得分纪录 */   91            92         if (if_need_add_num) /* 默认为需要生成随机数时也同时需要刷新显示,反之亦然 */   93         {   94             add_rand_num();   95             refresh_show();   96         }   97     }   98 }   99   100 /* 重置游戏 函数定义 */  101 void reset_game()  102 {  103     score = 0;  104     if_need_add_num = 1;  105     if_game_over = 0;  106       107     /* 了解到游戏初始化时出现的两个数一定会有个2,所以先随机生成一个2,其他均为0 */   108     int n = rand() % 16;  109     for (int i = 0; i < 4; i  )  110     {  111         for (int j = 0; j < 4; j  )  112         {  113             board[i][j] = (n-- == 0 ? 2 : 0);  114         }  115     }  116       117     /* 前面已经生成了一个2,这里再生成一个随机的2或者4,且设定生成2的概率是4的两倍 */  118     add_rand_num();  119       120     /* 在这里刷新界面并显示的时候,界面上已经默认出现了两个数字,其他的都为空(值为0) */  121     system("cls");  122     refresh_show();  123 }  124   125 /* 生成随机数 函数定义 */  126 void add_rand_num()  127 {  128     srand(time(0));  129     int n = rand() % get_null_count();/* 确定在何处空位置生成随机数 */  130     for (int i = 0; i < 4; i  )  131     {  132         for (int j = 0; j < 4; j  )  133         {  134             if (board[i][j] == 0 && n-- == 0) /* 定位待生成的位置 */  135             {  136                 board[i][j] = (rand() % 3 ? 2 : 4);/* 确定生成何值,设定生成2的概率是4的概率的两倍 */  137                 return;  138             }  139         }  140     }  141 }  142   143 /* 获取空位置数量 函数定义 */  144 int get_null_count()  145 {  146     int n = 0;  147     for (int i = 0; i < 4; i  )  148     {  149         for (int j = 0; j < 4; j  )  150         {  151             board[i][j] == 0 ? n   : 1;  152         }  153     }  154     return n;  155 }  156   157 /* 检查游戏是否结束 函数定义 */  158 void check_game_over()  159 {  160     for (int i = 0; i < 4; i  )  161     {  162         for (int j = 0; j < 3; j  )  163         {  164             /* 横向和纵向比较挨着的两个元素是否相等,若有相等则游戏不结束 */  165             if (board[i][j] == board[i][j 1] || board[j][i] == board[j 1][i])  166             {  167                 if_game_over = 0;  168                 return;  169             }  170         }  171     }  172     if_game_over = 1;  173 }  174   175 /*  176  * 如下四个函数,实现上下左右移动时数字面板的变化算法  177  * 左和右移动的本质一样,区别仅仅是列项的遍历方向相反  178  * 上和下移动的本质一样,区别仅仅是行项的遍历方向相反  179  * 左和上移动的本质也一样,区别仅仅是遍历时行和列互换  180  */   181   182 /* 左移 函数定义 */  183 void move_left()  184 {  185     /* 变量i用来遍历行项的下标,并且在移动时所有行相互独立,互不影响 */   186     for (int i = 0; i < 4; i  )  187     {  188         /* 变量j为列下标,变量k为待比较(合并)项的下标,循环进入时k<j */  189         for (int j = 1, k = 0; j < 4; j  )  190         {  191             if (board[i][j] > 0) /* 找出k后面第一个不为空的项,下标为j,之后分三种情况 */  192             {  193                 if (board[i][k] == board[i][j]) /* 情况1:k项和j项相等,此时合并方块并计分 */  194                 {  195                     score  = board[i][k  ] <<= 1;  196                     board[i][j] = 0;  197                     if_need_add_num = 1; /* 需要生成随机数和刷新界面 */   198                 }  199                 else if (board[i][k] == 0) /* 情况2:k项为空,则把j项赋值给k项,相当于j方块移动到k方块 */  200                 {  201                     board[i][k] = board[i][j];  202                     board[i][j] = 0;  203                     if_need_add_num = 1;  204                 }  205                 else /* 情况3:k项不为空,且和j项不相等,此时把j项赋值给k 1项,相当于移动到k 1的位置 */  206                 {  207                     board[i][  k] = board[i][j];  208                     if (j != k) /* 判断j项和k项是否原先就挨在一起,若不是则把j项赋值为空(值为0) */  209                     {  210                         board[i][j] = 0;  211                         if_need_add_num = 1;  212                     }  213                 }  214             }  215         }  216     }  217 }  218   219 /* 右移 函数定义 */  220 void move_right()  221 {  222     /* 仿照左移操作,区别仅仅是j和k都反向遍历 */  223     for (int i = 0; i < 4; i  )  224     {  225         for (int j = 2, k = 3; j >= 0; j--)  226         {  227             if (board[i][j] > 0)  228             {  229                 if (board[i][k] == board[i][j])  230                 {  231                     score  = board[i][k--] <<= 1;  232                     board[i][j] = 0;  233                     if_need_add_num = 1;  234                 }  235                 else if (board[i][k] == 0)  236                 {  237                     board[i][k] = board[i][j];  238                     board[i][j] = 0;  239                     if_need_add_num = 1;  240                 }  241                 else  242                 {  243                     board[i][--k] = board[i][j];  244                     if (j != k)  245                     {  246                         board[i][j] = 0;  247                         if_need_add_num = 1;  248                     }  249                 }  250             }  251         }  252     }  253 }  254   255 /* 上移 函数定义 */  256 void move_up()  257 {  258     /* 仿照左移操作,区别仅仅是行列互换后遍历 */  259     for (int i = 0; i < 4; i  )  260     {  261         for (int j = 1, k = 0; j < 4; j  )  262         {  263             if (board[j][i] > 0)  264             {  265                 if (board[k][i] == board[j][i])  266                 {  267                     score  = board[k  ][i] <<= 1;  268                     board[j][i] = 0;  269                     if_need_add_num = 1;  270                 }  271                 else if (board[k][i] == 0)  272                 {  273                     board[k][i] = board[j][i];  274                     board[j][i] = 0;  275                     if_need_add_num = 1;  276                 }  277                 else  278                 {  279                     board[  k][i] = board[j][i];  280                     if (j != k)  281                     {  282                         board[j][i] = 0;  283                         if_need_add_num = 1;  284                     }  285                 }  286             }  287         }  288     }  289 }  290   291 /* 下移 函数定义 */  292 void move_down()  293 {  294     /* 仿照左移操作,区别仅仅是行列互换后遍历,且j和k都反向遍历 */  295     for (int i = 0; i < 4; i  )  296     {  297         for (int j = 2, k = 3; j >= 0; j--)  298         {  299             if (board[j][i] > 0)  300             {  301                 if (board[k][i] == board[j][i])  302                 {  303                     score  = board[k--][i] <<= 1;  304                     board[j][i] = 0;  305                     if_need_add_num = 1;  306                 }  307                 else if (board[k][i] == 0)  308                 {  309                     board[k][i] = board[j][i];  310                     board[j][i] = 0;  311                     if_need_add_num = 1;  312                 }  313                 else  314                 {  315                     board[--k][i] = board[j][i];  316                     if (j != k)  317                     {  318                         board[j][i] = 0;  319                         if_need_add_num = 1;  320                     }  321                 }  322             }  323         }  324     }  325 }  326   327   328 /* 刷新界面 函数定义 */  329 void refresh_show()  330 {  331     /* 重设光标输出位置方式清屏可以减少闪烁,system("cls")为备用清屏命令,均为Windows平台相关*/  332     COORD pos = {0, 0};  333     SetConsoleCursorPosition(GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE), pos);  334       335     printf("nnnn");  336     printf("                GAME: 2048     SCORE: d    BEST: dn", score, best);  337     printf("             --------------------------------------------------nn");  338       339     /* 绘制表格和数字 */  340     printf("                        ┌──┬──┬──┬──┐n");  341     for (int i = 0; i < 4; i  )  342     {  343         printf("                        │");  344         for (int j = 0; j < 4; j  )  345         {  346             if (board[i][j] != 0)  347             {  348                 if (board[i][j] < 10)  349                 {  350                     printf("  %d │", board[i][j]);                      351                 }  352                 else if (board[i][j] < 100)  353                 {  354                     printf(" %d │", board[i][j]);  355                 }  356                 else if (board[i][j] < 1000)  357                 {  358                     printf(" %d│", board[i][j]);  359                 }  360                 else if (board[i][j] < 10000)  361                 {  362                     printf("M│", board[i][j]);  363                 }  364                 else  365                 {  366                     int n = board[i][j];  367                     for (int k = 1; k < 20; k  )  368                     {  369                         n >>= 1;  370                         if (n == 1)  371                         {  372                             printf("2^d│", k); /* 超过四位的数字用2的幂形式表示,如2^13形式 */  373                             break;  374                         }  375                     }  376                 }  377             }  378             else printf("    │");  379         }  380           381         if (i < 3)  382         {  383             printf("n                        ├──┼──┼──┼──┤n");  384         }  385         else  386         {  387             printf("n                        └──┴──┴──┴──┘n");  388         }  389     }  390       391     printf("n");  392     printf("             --------------------------------------------------n");  393     printf("                            W↑  A←  →D  ↓S");  394       395     if (get_null_count() == 0)  396     {  397         check_game_over();  398         if (if_game_over) /* 判断是否输掉游戏 */  399         {  400             printf("r                    GAME OVER! TRY THE GAME AGAIN? [Y/N]");  401         }  402     }  403 }

五、运转分界面如下,仅供读者参谋玩乐:

图片 41

六、版本移植难题

     在本文中的源代码是Windows系统的本子,但玩乐的基本算法无论在特别系统上都以千篇一律的,差别仅仅是分界面绘制刷新的落到实处部分可能存在差距。举例在Linux上的getch()函数有回显,所以大概会供给越来越好的通令输入逻辑,况且conio.h并不属于C标准库中,所以在Linux下援用不到此头文件,而Linux下getch()函数存在于curses.h头文件中,所以须求改动头文件。还会有,在本文源代码中关于清屏的代码在Linux下失效,所以若想移植须要修改清屏逻辑,达到刷新分界面包车型大巴逻辑,比方调用Linux下的清屏命令system("clear"),效果怎样,读者可以实施。


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