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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   

在二零一七年一月初旬,《指尖大冒险》SNS
游戏诞生,其具体的玩法是通过点击显示器左右区域来决定机器人的前进方向进行跳跃,而阶梯是无穷尽的,若遇上障碍物只怕是踩空、恐怕机器人脚下的阶砖陨落,那么游戏战败。

小编对游乐张开了简化更改,可因此扫上面二维码进行体验。

 

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《指尖大冒险》SNS 游戏简化版

该游戏能够被剪切为八个档次,分别为景物层、阶梯层、背景层,如下图所示。

 

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《指尖大冒险》游戏的层系划分

一切娱乐主要围绕着那八个档期的顺序开展支付:

  • 景物层:肩负两边树叶装饰的渲染,达成其当世无双循环滑动的动画片效果。
  • 阶梯层:担任阶梯和机器人的渲染,达成阶梯的自由变化与活动掉落阶砖、机器人的操控。
  • 背景层:担任背景底色的渲染,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。

而本文首要来说讲以下几点宗旨的手艺内容:

  1. 极端循环滑动的贯彻
  2. 随机变化阶梯的达成
  3. 活动掉落阶砖的贯彻

上面,本文逐条开展剖析其付出思路与困难。

目前做了一个运动抽取奖金必要,项目要求调控预算,几率需求遍及均匀,这样技能得到所急需的概率结果。
诸如抽取奖金获得红包奖金,而各种奖金的分布皆有自然概率:

1、随机模拟

轻便模拟方法有二个很酷的外号是蒙特卡罗办法。这些措施的升华始于20世纪40年份。
总括模拟中有一个相当重大的标题正是给定贰个可能率布满p(x),大家什么样在处理器中变化它的样本,一般来讲均匀遍及的范本是争执轻巧生成的,通过线性同余产生器能够更动伪随机数,我们用醒目算法生成[0,1]中间的伪随机数系列后,这个类别的各个总结目的和均匀布满Uniform(0,1)的争鸣测算结果十三分临近,那样的伪随机种类就有相比较好的计算性质,可以被当成真正的肆意数使用。
而大家常见的可能率布满,无论是接二连三的恐怕离散的遍及,都能够基于Uniform(0,
1) 的样本生成,比如正态布满能够透过著名的
Box-Muller转换得到。其余多少个著名的连接分布,包括指数布满,Gamma布满,t遍布等,都得以经过类似的数学转变获得,可是大家并不是总这么幸运的,当p(x)的方式很复杂,大概p(x)是个高维布满的时候,样本的生成就恐怕很困难了,此时亟待某个一发目眩神摇的人身自由模拟方法来变化样本,比方MCMC方法和吉布斯采集样品方法,可是在驾驭那几个点子在此以前,大家要求首先领悟一下马尔可夫链及其平稳布满。

一、游戏介绍

一、Infiniti循环滑动的落实

景物层担当两边树叶装饰的渲染,树叶分为左右两有的,紧贴游戏容器的两边。

在顾客点击荧屏操控机器人时,两侧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意义。何况,由于该游戏是无穷尽的,因而,供给对两边树叶达成循环向下滑动的卡通片效果。

 

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循环场景图设计须要

对此循环滑动的兑现,首先须要统一计划提供可上下无缝对接的场景图,而且提议其场景图高度或宽度大于游戏容器的中度或宽度,以收缩重复绘制的次数。

接下来根据以下步骤,大家就足以兑现循环滑动:

  • 再一次绘制五次场景图,分别在固定游戏容器尾部与在周旋偏移量为贴图中度的上边地方。
  • 在循环的进度中,三遍贴图以同一的偏移量向下滑动。
  • 当贴图遭逢刚滑出娱乐容器的循环节点时,则对贴图位置张开重新恢复设置。

 

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极端循环滑动的落到实处

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; // 分别进行滑动 if leafCon1.y >=
transThreshold // 若境遇其循环节点,leafCon1重新初始化地点 then leafCon1.y =
lastPosY2 – leafHeight; else leafCon1.y = lastPosY1; if leafCon2.y >=
transThreshold // 若境遇其循环节点,leafCon2重新载入参数地方 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;

在骨子里贯彻的历程中,再对岗位变动历程参加动画进行润色,Infiniti循环滑动的动画片效果就出来了。

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依照一个转换可能率矩阵去改造的自由进度(马尔可夫进度),该随机进程在PageRank算法中也会有使用,如下图所示:

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浅显解释的话,这里的每一个圆环代表贰个岛礁,比如i到j的票房价值是pij,每一种节点的出度可能率之和=1,现在一旦要依据那个图去更改,首先我们要把这些图翻译成如下的矩阵:

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下边包车型客车矩阵正是情景转移矩阵,小编身处的职分用一个向量表示π=(i,k,j,l)假设本人首先次的位寄存在i岛屿,即π0=(1,0,0,0),第一回转移,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的或者性留在原本的岛屿i,有pij的可能性达到小岛j…第一遍转移是,以第叁遍的地点为根基的到π2
= π1 * P,依次类推下去。

有那么一种景况,小编的职位向量在多少次转移后完结了贰个和睦的事态,再改换π向量也不转移了,这几个景况称为平稳布满情况π*(stationary
distribution),这些情景须要满足多个生死攸关的法规,便是Detailed
Balance

那便是说怎么样是Detailed Balance呢?
即使我们协会如下的改造矩阵:
再尽管大家的初步入量为π0=(1,0,0),转移一千次以后达到了安居状态(0.625,0.3125,0.0625)。
所谓的Detailed Balance不畏,在平安状态中:

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作者们用这么些姿势验证一下x条件是或不是满意:

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能够观望Detailed Balance创建。
有了Detailed Balance,马尔可夫链会收敛到安宁布满处境(stationary
distribution)。

为何满足了Detailed
Balance条件之后,大家的马尔可夫链就能消亡呢?上面包车型大巴架势给出了答案:

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下叁个情状是j的可能率,等于从各样状态转移到j的概率之和,在通过Detailed
Balance条件调换之后,大家发掘下三个情形是j刚好等于当前情况是j的可能率,所以马尔可夫链就藏形匿影了。

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 《2048》是这段日子可比盛行的一款数字娱乐。原版2048先是在github上揭露,原来的书文者是加百列e
Cirulli。它是依附《1024》和《小3传说》(Threes!)的玩法开拓而成的新型数字娱乐。

二、随机生成阶梯的落到实处

轻巧变化阶梯是玩玩的最中央部分。遵照游戏的须求,阶梯由「无障碍物的阶砖」和「有障碍物的阶砖」的咬合,并且阶梯的浮动是随机性。

今昔的难点就是怎么样依照可能率分配给顾客一定数量的红包。

3、Markov Chain Monte Carlo

对于给定的可能率布满p(x),大家愿意能有便利的方法生成它对应的样书,由于马尔可夫链能够消灭到安定布满,于是二个极漂亮观的主张是:要是大家能社团三个改变矩阵伪P的马尔可夫链,使得该马尔可夫链的安定布满恰好是p(x),那么大家从其余贰个起来状态x0出发沿着马尔可夫链转移,获得二个调换体系x0,x1,x2,….xn,xn+1,假如马尔可夫链在第n步已经销声匿迹了,于是大家就收获了p(x)的样本xn,xn+1….

好了,有了那般的观念,大家怎么才干协会一个改动矩阵,使得马尔可夫链最后能消退即平稳分布恰好是大家想要的布满p(x)呢?大家第一行使的照旧大家的留心平稳条件(Detailed
Balance),再来回看一下:

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假设大家已经又一个更改矩阵为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),鲜明经常情状下:

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也正是紧凑平稳条件不树立,所以p(x)不太恐怕是以此马尔可夫链的平稳分布,大家能或不可能对马尔可夫链做三个改建,使得细致平稳条件建立呢?举个例子大家引进二个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)能够使上等式成立吗?最简易的,依据对称性:

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于是灯饰就确立了,所以有:

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于是我们把原先有所转移矩阵Q的二个很常常的马尔可夫链,改换为了具备转移矩阵Q’的马尔可夫链,而Q’恰好满意细致平稳条件,由此马尔可夫链Q’的天下太平遍及便是p(x)!

在改造Q的经过中引进的α(i,j)称为接受率,物理意义能够精晓为在原本的马尔可夫链上,从气象i以q(i,j)的票房价值跳转到状态j的时候,大家以α(i,j)的可能率接受这一个转移,于是获得新的马尔可夫链Q’的改造概率q(i,j)α(i,j)。

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万一大家曾经又三个转变矩阵Q,对应的要素为q(i,j),把地点的长河整理一下,大家就获得了如下的用于采集样品可能率分布p(x)的算法:

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以上的MCMC算法已经做了相当美丽的劳作了,不过它有一个小标题,马尔可夫链Q在转移的进度中经受率α(i,j)可能偏小,这样采集样品的话轻易在原地踏步,拒绝多量的跳转,那是的马尔可夫链便利全体的意况空间要费用太长的光阴,收敛到稳定遍布p(x)的速度太慢,有未有一点子进步部分接受率呢?当然有主意,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,不过我们又无法最佳的拓展,大家得以使得地点三个数中最大的贰个放大到1,那样大家就抓好了采样中的跳转接受率,大家取:

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于是乎通过那样微小的改变,我们就获得了Metropolis-Hastings算法,该算法的步骤如下:

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二、游戏准绳

无障碍阶砖的规律

其间,无障碍阶砖组成一条畅通的门道,即使全部路线的走向是随机性的,不过每一个阶砖之间是相对规律的。

因为,在游玩设定里,顾客只可以通过点击显示屏的左边手也许左侧区域来操控机器人的走向,那么下多个无障碍阶砖必然在脚下阶砖的左上方可能右上方。

 

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无障碍路线的变化规律

用 0、1
独家代表左上方和右上方,那么大家就能够构建一个无障碍阶砖群集对应的数组(上面简称无障碍数组),用于记录无障碍阶砖的大方向。

而以此数组就是含有 0、1
的自由数数组。举例,若是生成如下阶梯中的无障碍路线,那么相应的专擅数数组为
[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:生成二个列表,分成多少个区间,比如列表长度100,1-40是0.01-1元的距离,41-65是1-2元的间隔等,然后轻易从100抽取三个数,看落在哪个区间,获得红包区间,最终用随机函数在这些红包区间内获取对应红包数。

//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;

    }

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

优缺点:该格局优点是贯彻简单,构造完结今后生成随机类型的时刻复杂度就是O(1),劣势是精度相当矮,占用空间大,越发是在品种比非常多的时候。

4、Gibbs采样

对此高维的景况,由于接受率的存在,Metropolis-Hastings算法的频率比非常的矮,能还是不可能找到二个转变矩阵Q使得接受率α=1吧?大家从二维的意况出手,假如有七个可能率布满p(x,y),调查x坐标同样的四个点A(x1,y1)
,B(x1,y2),大家发现:

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依照以上等式,大家开掘,在x=x1那条平行于y轴的直线上,若是应用准绳布满p(y|x1)作为任何八个点期间的转移概率,那么其余四个点之间的改造知足细致平稳条件,一样的,在y=y1那条平行于x轴的直线上,要是选拔口径布满p(x|y1)
作为,那么其余五个点期间的转移也满足细致平稳条件。于是大家可以组织平面上自由两点时期的退换可能率矩阵Q:

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有了地点的转变矩阵Q,大家很轻易验证对平面上任性两点X,Y,满足细致平稳条件:

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于是那一个二维空间上的马尔可夫链将熄灭到平安遍及p(x,y),而以此算法就叫做GibbsSampling算法,由物法学家吉布斯首先付诸的:

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由二维的处境我们很轻易放大到高维的情景:

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故此高维空间中的GIbbs 采集样品算法如下:

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 游戏的条条框框不会细小略,你须求调整全数方块向同二个势头移动,七个同样数字的四方撞在一道之后合併成为她们的和,每回操作之后会在空白的方格处随机生成四个2或许4(生成2的可能率要大学一年级部分),最后获得三个“2048”的方框固然胜利了。

阻碍阶砖的原理

阻力物阶砖也有规律来说的,假诺存在障碍物阶砖,那么它不得不出现在日前阶砖的下一个无障碍阶砖的反方向上。

依附游戏必要,障碍物阶砖不确定在面对的职分上,其相对当前阶砖的偏离是二个阶砖的即兴倍数,距离限制为
1~3。

 

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阻碍阶砖的成形规律

同一地,大家得以用 0、1、2、3 代表其相对距离倍数,0
代表空中楼阁阻力物阶砖,1 意味着相对三个阶砖的距离,就那样推算。

为此,障碍阶砖集合对应的数组正是含有 0、1、2、3
的任意数数组(下边简称障碍数组)。比方,要是生成如下图中的障碍阶砖,那么相应的随便数数组为
[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

除此而外,依照游戏须求,障碍物阶砖出现的可能率是不均等的,不设有的票房价值为
一半 ,其相对距离越远可能率越小,分别为 40%、四分三、百分之十。

二、离散算法

算法思路:离散算法通过概率布满构造多少个点[40, 65, 85,
95,100],构造的数组的值便是后边概率依次增加的可能率之和。在生成1~100的随便数,看它落在哪些区间,比方50在[40,65]里头,正是连串2。在寻觅时,能够接纳线性查找,或功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:比一般算法收缩占用空间,还足以利用二分法找寻途胜,那样,预管理O(N),随机数生成O(logN),空间复杂度O(N)。

优缺点:比相似算法占用空间收缩,空间复杂度O(N)。

三、主题算法

采取随机算法生成随机数组

依靠阶梯的变通规律,大家必要创建多个数组。

对此无障碍数组来讲,随机数 0、1 的产出概率是均等的,那么我们只要求选取
Math.random()来促成映射,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

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

1
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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;

而对此障碍数组来讲,随机数 0、1、2、3
的面世可能率分别为:P(0)=二分之一、P(1)=五分三、P(2)=百分之四十、P(3)=百分之十,是不均等可能率的,那么生成无障碍数组的主意就是不适用的。

那什么促成生成这种满意钦点非均等可能率布满的妄动数数组呢?

我们得以行使可能率布满转化的意见,将非均等可能率布满转化为均等几率遍及来扩充拍卖,做法如下:

  1. 创造叁个长度为 L 的数组 A ,L
    的轻重从总计非均等可能率的分母的最小公倍数得来。
  2. 基于非均等可能率布满 P 的景观,对数组空间分配,分配空间尺寸为 L * Pi
    ,用来存款和储蓄暗记值 i 。
  3. 运用满意均等可能率遍及的轻松方式随机生成自由数 s。
  4. 以随机数 s 作为数组 A 下标,可得到满意非均等概率分布 P 的随机数
    A[s] ——记号值 i。

大家若是一再实施步骤 4
,就可得到满意上述非均等几率布满景况的自由数数组——障碍数组。

组成障碍数组生成的供给,其完结步骤如下图所示。

 

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阻力数组值随机生成进程

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]金沙澳门官网,; // 获取最小公倍数 L =
getLCM(P); // 创设可能率转化数组 A = []; l = 0; for i = 0 to P.length k
= L * P[i] + l while l < k A[l] = i; j++; //
获取均等可能率布满的随机数 s = Math.floor(Math.random() * L); //
重返满意非均等可能率布满的随便数 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];

对这种做法实行品质分析,其生成随机数的年月复杂度为 O(1)
,然则在初始化数组 A 时或者会油可是生极端气象,因为其最小公倍数有比非常大希望为
100、1000 乃至是达到亿数量级,导致无论是大运上照旧空间上占领都大幅度。

有未有措施能够拓宽优化这种非常的状态吗?
透过探讨,我询问到 Alias
Method
算法能够解决这种情景。

阿里as Method 算法有一种最优的落到实处际情状势,称为 Vose’s Alias Method
,其做法简化描述如下:

  1. 传闻可能率遍布,以概率作为中度构造出一个冲天为 1(可能率为1)的矩形。
  2. 听别人说结构结果,推导出三个数组 Prob 数组和 Alias 数组。
  3. 在 Prob 数组中自由取中间一值 Prob[i] ,与人身自由生成的轻便小数
    k,举行相当的大小。
  4. 若 k

 

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

若果有野趣通晓具体详尽的算法进程与落到实处原理,能够阅读 凯斯 Schwarz
的作品《Darts, Dice, and
Coins》。

基于 凯斯 Schwarz 对 Vose’s 阿里as Method
算法的习性解析,该算法在初叶化数组时的小运复杂度始终是 O(n)
,何况私下变化的年月复杂度在 O(1) ,空间复杂度也始终是 O(n) 。

 

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二种做法的性情比较(援用 凯斯 Schwarz
的浅析结果)

二种做法相比较,明显 Vose’s Alias Method
算法品质进一步安宁,更契合非均等可能率布满意况复杂,游戏质量供给高的气象。

在 Github 上,@jdiscar 已经对 Vose’s Alias Method
算法举行了很好的落到实处,你能够到这里学习。

末段,小编仍选拔一从头的做法,并不是 Vose’s 阿里as Method
算法。因为驰念到在生成障碍数组的娱乐供给情状下,其可能率是可控的,它并没有供给特别思考概率布满极端的大概,何况其代码实现难度低、代码量越来越少。

三、Alias Method

算法思路:阿里as
Method将每一种可能率当做一列,该算法最后的结果是要布局拼装出三个每一列合都为1的矩形,若每一列最终都要为1,那么要将装有因素都乘以5(概率类型的数据)。

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Alias Method

此刻会有可能率大于1的和小于1的,接下去便是结构出某种算法用高出1的补足小于1的,使各类几率最终都为1,注意,这里要依据三个限量:每列至多是三种概率的重组。

终极,大家收获了八个数组,一个是在底下原始的prob数组[0.75,0.25,0.5,0.25,1],其余正是在下面补充的Alias数组,其值代表填写的那一列的序号索引,(借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仅一种,你也或者得到别的结果。

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}

比如表明下,比方取第二列,让prob[1]的值与一个大肆小数f相比较,借使f小于prob[1],那么结果就是2-3元,不然正是Alias[1],即4。

小编们能够来归纳说Bellamy下,例如随机到第二列的票房价值是0.2,获得第三列下半部分的可能率为0.2
* 0.25,记得在第四列还也可能有它的一局地,这里的可能率为0.2 *
(1-0.25),两个相加最后的结果如故0.2 * 0.25 + 0.2 * (1-0.25) =
0.2,符合原本第二列的可能率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:这种算法开端化较复杂,但转变随机结果的时间复杂度为O(1),是一种本性相当好的算法。

1、方块移动和集结算法。

依附相对牢固显明阶砖地点

使用放肆算法生成无障碍数组和障碍数组后,大家供给在游玩容器上实行绘图阶梯,因而大家需求明确每一块阶砖的任务。

咱俩知晓,每一块无障碍阶砖必然在上一块阶砖的左上方大概右上方,所以,大家对无障碍阶砖的岗位总计时方可依据上一块阶砖的岗位展开明确。

 

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无障碍阶砖的岗位总结推导

如上海教室推算,除去依照安排稿度量分明第一块阶砖的岗位,第n块的无障碍阶砖的岗位实际上只要求八个步骤明确:

  1. 第 n 块无障碍阶砖的 x 轴地方为上一块阶砖的 x
    轴位置偏移半个阶砖的幅度,纵然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 轴地方向上偏移三个阶砖高度减去 26
    像素的冲天。

其用伪代码表示如下:

JavaScript

// stairSerialNum代表的是在无障碍数组存款和储蓄的放肆方向值 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);
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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);

随之,大家一连依照障碍阶砖的变化规律,实行如下图所示推算。

 

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阻力阶砖的职位总结推导

能够精晓,障碍阶砖必然在无障碍阶砖的反方向上,必要张开反方向偏移。相同的时间,若障碍阶砖的岗位距离当前阶砖为
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 = barrSerialNum; //
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;

迄今截止,阶梯层实现完结自由生成阶梯。

   
 首要考虑: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的任务表示空方块,其余代表对应数字方块。把每一行仁同一视,只切磋一行的移位和合併算法,然后能够经过遍历行来兑现全体行的运动合併算法。在一行中,用b[4]表示一行的壹个人数组,使用七个下标变量来遍历列项,这里运用j和k,当中j总在k的后面,用来寻找k项前边第一个不为0的数字,而k项用于表示这段日子待相比的项,总是和j项之间隔着多少个数字0,恐怕大概紧挨着。不失一般性,思索往左滑动时,初阶事情况下j等于1,而k等于0,接着决断j项数字是或不是大于0,假如,则判断j项和k项数字的关系,分成3种景况管理,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项前边第贰个不为0的数字。个中P1,P2和P3分别对应如下:

三、自动掉落阶砖的完结

当娱乐开首时,须求运营贰个活动掉落阶砖的机械漏刻,按期施行掉落末端阶砖的管理,同不平日间在职分中检查是还是不是有存在荧屏以外的拍卖,若有则掉落那一个阶砖。

因而,除了机器人碰障碍物、走错方向踩空导致游戏败北外,若机器人脚下的阶砖陨落也将导致游戏退步。

而其管理的难处在于:

  1. 怎么剖断障碍阶砖是相近的恐怕是在同一 y 轴方向上吧?
  2. 如何判定阶砖在显示器以外呢?

     P1:b[k]==b[j],则b[k] = 2 *
b[k](表明两数合併了),且b[j] =
0(合併之后要将残留的j项值清零),接着k自加1,然后开展下三次巡回。

掉落相邻及同一y轴方向上的障碍阶砖

对于第叁个难点,大家本来地想到从最底层逻辑上的无障碍数组和阻力数组动手:判定障碍阶砖是或不是相邻,能够经过同贰个下标地方上的阻力数组值是不是为1,若为1那么该障碍阶砖与当下背后路径的阶砖相邻。

然而,以此来剖断远处的阻碍阶砖是不是是在同一 y
轴方向上则变得很麻烦,要求对数组举行数十次遍历迭代来推算。

而通过对渲染后的阶梯层观望,我们得以一贯通过 y
轴地方是或不是等于来缓慢解决,如下图所示。

 

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掉落相邻及同一 y 轴方向上的阻力阶砖

因为随意是来源于相近的,依然同一 y 轴方向上的无障碍阶砖,它们的 y
轴地点值与背后的阶砖是必定相等的,因为在变化多端的时候使用的是同三个计算公式。

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轴位置值 thisStairY = stair.y; // 掉落该无障碍阶砖
stairCon.removeChild(stair); // 掉落同四个y轴地点的阻力阶砖 barrArr =
barrCon.children; for i in barrArr barr = barrArr[i], thisBarrY =
barr.y; if barr.y >= thisStairY // 在同三个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]后边全部是空格子,此时间接移动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,然后开展下一遍巡回。

掉落显示器以外的阶砖

那对于第叁个难点——剖断阶砖是还是不是在显示屏以外,是否也足以透过相比较阶砖的 y
轴地点值与荧屏底边y轴地点值的分寸来消除呢?

不是的,通过 y 轴地方来决断反而变得越来越眼花缭乱。

因为在游戏中,阶梯会在机器人前进达成后会有回移的管理,以担保阶梯始终在显示器宗旨显示给客户。那会促成阶砖的
y 轴地点会爆发动态变化,对判别产生影响。

可是我们依照设计稿得出,一显示屏内最多能容纳的无障碍阶砖是 9
个,那么一旦把第 10 个以外的无障碍阶砖及其周边的、同一 y
轴方向上的绊脚石阶砖一并移除就可以了。

 

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掉落显示屏以外的阶砖

于是,我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尺寸是或不是超过9 实行拍卖就可以,用伪代码表示如下:

JavaScript

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

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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]);
}

由来,多个困难都足以缓解。

   
 P3:b[k]!=0且b[k]!=b[j],则代表两数不等于且都不为0,此时将两数靠在一同,也便是b[k+1]
= b[j]。接着分三种小动静,若j!=k+1,则b[j] =
0(移动后将残留的j项值清零);若否,则象征两数原先就靠在一齐,则不开展出格管理(也就是未挪动)。接着k自加1,然后实行下一遍巡回。

后言

为什么我要选择这几点主题内容来深入分析呢?
因为那是我们平日在嬉戏支付中日常会遇见的主题素材:

  • 怎么着管理游戏背景循环?
  • 有 N 类物件,设第 i 类物件的出现概率为 P(X=i)
    ,怎样促成发生满足如此可能率遍布的专擅变量 X ?

何况,对于阶梯自动掉落的技巧点开采消除,也能够让我们认知到,游戏开采难题的缓和能够从视觉层面以及逻辑底层两地点考虑,学会转三个角度思考,进而将标题一蹴即至轻松化。

那是本文希望能够给大家在玩耍开荒方面带来一些启示与沉思的所在。最终,依旧老话,行文仓促,若错漏之处还望指正,若有更加好的主张,招待留言交换座谈!

其余,本文同偶然间发表在「H5游戏开荒」专栏,假让你对该地点的多元小说感兴趣,款待关注大家的特辑。

     举三个P1的事例,流程表示如下:

参谋资料

  • 《Darts, Dice, and
    Coins》

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 一行内活动合併算法描述如下(此例为左移境况,其余方向与之临近,不一致仅仅是遍历二维数组的行项和列项的不二等秘书技):

 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、判别游戏是不是终止算法

   
 核心绪想:遍历二维数组,看是还是不是存在横向和纵向多少个相邻的因素相等,若存在,则游戏不截至,若海市蜃楼,则游戏甘休。

     算法代码描述如下(board表示确实的玩耍源码中动用的二维数组):

 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

   
 核情感想:依据变化的妄动数,对一定的值举行取模,抵达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,于是可以利用系统提供的大肆数函数生成贰个数,然后对3取余,得到的数若小于2则在戏耍面板空格处生成三个2,若余数等于2,则生成4。在接纳就要哪三个空格出生成数的时候,也是根据系统提供的轻巧函数生成叁个数,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表示确实的游玩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

   
 核心绪想:利用种类提供的主宰台分界面清屏功用,达到刷新界面包车型大巴职能,利用调控制表符地方,到达绘制游戏数字面板的作用。

   
 由于绘制分界面不算是本游戏的本色,且代码段相对较长,所以算法描述在此处大致,读者可以参见完整源代码。

四、完整源代码如下,敬请读者讨论指正:

  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("\n\n\n\n");  336     printf("                GAME: 2048     SCORE: %06d    BEST: %06d\n", score, best);  337     printf("             --------------------------------------------------\n\n");  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("%4d│", 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^%02d│", 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、运维分界面如下,仅供读者参谋玩乐:

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六、版本移植难题

   
 在本文中的源代码是Windows系统的本子,但玩乐的中央算法无论在老大系统上都以一律的,差别仅仅是分界面绘制刷新的兑现部分或然存在差别。比方在Linux上的getch()函数有回显,所以可能会必要越来越好的命令输入逻辑,何况conio.h并不属于C规范库中,所以在Linux下援引不到此头文件,而Linux下getch()函数存在于curses.h头文件中,所以需求改动头文件。还会有,在本文源代码中有关清屏的代码在Linux下失效,所以若想移植需求修改清屏逻辑,达到刷新分界面包车型客车逻辑,例如调用Linux下的清屏命令system(“clear”),效果如何,读者能够尝试。


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