三消游戏算法 -滑动窗口算法(同行同列)

在这里插入图片描述

  1. 前言
    三消游戏的核心就是检测是否有3个及以上的方块相邻并且颜色相同,这个算法中只完成了同行同列的检测,"L"形状的并不会消除。

  2. 具体思路
    图片中的每个方块都有各自的坐标点,最左下角的是(0,0),进行判断时首先可以对所有方块分组,假设按照同列分组也就是坐标点的x分组,分组后首先判断组内的元素数量大于3,大于3才会进行之后的逻辑。如果数量大于3,则把这些方块按照坐标点y进行排序,记录到一个新的列表中,记录一个开始的序号-0,开始遍历这个列表,通过一个bool值检测是否 超出列表范围、方块坐标y距离不是1、颜色不同,则记录当前序号和开始的的差值 表示为长度,如果该长度大于等于3,则可以执行消除的逻辑,随后把开始序号修改为当前的序号(移动窗口的起点)

  3. 代码

// 检查列方向上满足消除条件(连续三个及以上相同颜色方块)的方块并进行消除的方法
void CheckCol()
{
    // 按照方块的 X 坐标(列坐标)对 notMoveSquareDic 字典中的方块进行分组
    var columnGroups = notMoveSquareDic.GroupBy(s => s.Value.point.x);
    // 遍历每一列的方块组
    foreach (var column in columnGroups)
    {
        // 如果该列的方块数量少于 3 个,不满足消除条件,跳过本次循环,继续检查下一列
        if (column.Count() < 3) continue;

        // 对当前列的方块按照 Y 坐标(行坐标)进行升序排序,并将排序后的方块对象提取到一个列表中
        var sortedSquares = column.OrderBy(s => s.Value.point.y)
            .Select(s => s.Value)
            .ToList();

        // 用于标记连续相同颜色方块序列的起始索引
        int startIdx = 0;
        // 从第二个方块开始遍历当前列排序后的方块列表
        for (int currentIdx = 1; currentIdx <= sortedSquares.Count; currentIdx++)
        {
            // 检测是否出现连续序列的断点,以下三种情况会被判定为断点:
            // 1. 当前索引超出了方块列表的范围,意味着已经遍历到列表末尾
            // 2. 当前方块的 Y 坐标与前一个方块的 Y 坐标不连续(即不是依次递增 1)
            // 3. 当前方块的颜色与序列起始方块的颜色不同
            bool isBreak = currentIdx == sortedSquares.Count ||
                           sortedSquares[currentIdx].point.y != sortedSquares[currentIdx - 1].point.y + 1 ||
                           sortedSquares[currentIdx].GetColor() != sortedSquares[startIdx].GetColor();

            // 如果出现了断点
            if (isBreak)
            {
                // 计算从起始索引到当前索引之间连续相同颜色方块的序列长度
                int sequenceLength = currentIdx - startIdx;
                // 如果序列长度大于等于 3,满足消除条件
                if (sequenceLength >= 3)
                {
                    // 遍历从起始索引到当前索引 - 1 的方块,调用 DestroySquare 方法将这些方块消除
                    for (int i = startIdx; i < currentIdx; i++)
                    {
                        DestroySquare(sortedSquares[i]);
                    }
                }
                // 将起始索引更新为当前索引,开始检测下一个可能的连续序列
                startIdx = currentIdx; 
            }
        }
    }
}
  1. “L” 形状的消除暂未涉及 后续可能会加入吧
<think>好的,我现在需要回答用户关于游戏算法代码实现的问题。用户已经提供了个引用内容,我需要先仔细阅读这些引用,看看哪些信息可以利用。 首先,引用[1]提到的是游戏算法逻辑分析,其中有一个生成牌组的代码示例。这段代码主要处理如何生成牌组,确保每次生成相同的牌,这可能用于关卡设计或牌组生成策略。不过用户现在关心的是算法本身,这部分可能不是核心,但可以作为生成阶段的参考。 引用[2]描述了实现游戏的主要逻辑步骤,从用户点击到动画展示的整个流程。其中核心部分是第步和第四步,即遍历二维数组并递归获取连续序列,判断是否符合除规则。这应该涉及到如何检测横向或纵向的连续个或更多相同元素,这正是算法的核心。 引用[3]提供了一个Python的算法简单案例,包括将图片转换为矩阵,然后检测和除符合条件的块。给出的代码片段可能包含如何遍历矩阵、标记需要除的元素,以及处理除后的下落和新元素生成。这可能是用户需要的具体代码示例。 用户的需求是查找游戏算法的代码实现,所以我需要结合这些引用内容,整理出一个清晰的实现步骤,并给出相应的代码示例。重点应该放在检测连续块和除的逻辑上,可能还需要包括除后的处理,比如元素下落和填充新元素。 接下来,我需要确定回答的结构。按照用户的要求,回答需要结构清晰,分步骤解决问题,并且引用要自然地放在相关内容后面。可能需要分为几个部分:核心逻辑步骤、代码实现示例、相关优化方法,然后生成相关问题。 在代码实现部分,引用[3]中的Python代码可以作为基础,但可能需要调整和补充,以更清晰地展示算法。例如,检测水平和垂直方向的连续个或更多相同元素,标记它们,然后进行除。除后,上面的元素需要下落,然后填充新的元素。这些步骤都需要在代码中体现。 此外,引用[2]提到的递归获取连续序列可能涉及到更高效的检测方法,比如使用递归或迭代来寻找所有相连的相同元素,而不仅仅是个。这可能用于处理超过个的连续情况,比如四个或五个,从而触发更高的分数或特殊道具。 需要注意用户可能对代码的具体实现细节感兴趣,比如如何遍历二维数组,如何标记需要除的位置,如何处理下落和填充。因此,在示例代码中需要详细展示这些部分,并添加注释说明每一步的作用。 同时,引用[1]中的生成策略可能用于初始化游戏板或生成新的元素,但根据用户当前的问题,可能不是重点,不过可以提及生成策略对游戏体验的影响,作为优化的一部分。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步询问的方向,比如如何优化检测算法以提高性能,如何处理连锁除,或者如何设计关卡和难度等。</think>关于游戏算法的代码实现,可分为以下几个核心步骤(以Python为例): ### 一、核心逻辑实现步骤 1. **数据结构构建** 使用二维数组表示游戏棋盘,如: ```python board = [ ["绿", "红", "红", "紫"], ["紫", "绿", "紫", "蓝"], ["绿", "红", "红", "紫"] ] ``` 2. **除条件检测** 横向/纵向检测连续3个及以上相同元素,采用标记法实现: ```python def find_matches(board): rows, cols = len(board), len(board[0]) marked = [[False for _ in range(cols)] for _ in range(rows)] # 横向检测 for i in range(rows): for j in range(cols-2): if board[i][j] == board[i][j+1] == board[i][j+2] and board[i][j] != "": marked[i][j] = marked[i][j+1] = marked[i][j+2] = True # 纵向检测(类似逻辑) for j in range(cols): for i in range(rows-2): if board[i][j] == board[i+1][j] == board[i+2][j] and board[i][j] != "": marked[i][j] = marked[i+1][j] = marked[i+2][j] = True return marked ``` 3. **除与下落处理** 通过坐标转换实现元素下落,并补充新元素: ```python def process_elimination(board, marked): cols = len(board[0]) # 按列处理下落 for j in range(cols): stack = [] # 从下往上收集未除元素 for i in reversed(range(len(board))): if not marked[i][j]: stack.append(board[i][j]) # 填充空位 for i in reversed(range(len(board))): if stack: board[i][j] = stack.pop(0) else: board[i][j] = "" # 补充新元素逻辑可在此扩展 ``` ### 二、完整算法流程参考[^2] ```python def main_loop(): while True: marked = find_matches(board) if not any(cell for row in marked for cell in row): break process_elimination(board, marked) # 补充新元素(可参考引用[1]的随机生成策略) ``` ### 、优化方向 1. **递归检测**:实现L/T型等复杂形状除(如引用[2]提到的递归遍历) 2. **动态生成**:采用引用[1]的分步生成策略避免死局 3. **动画衔接**:基于标记结果生成动画指令序列[^2]
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