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武汉 元梦之星 UE4+LuaUnity 中图片的加载管理方案红点功能是如何实现的？C#值类型和引用类型的区别装箱拆箱具体是什么操作？for 和foreach 哪个更快？为什么？获取Lua 中table 的长度？接口和抽象类的区别？UGUI中减少Draw Call 的办法？如何优化OverDraw协程，线程，进程的区别？Unity 是不是单线程？协程是不是运行在Unity 的线程上？协程是通过什么实现的？迭代器是什么原理？Lua 中元表和元方法的定义？Lua 中ipairs和pai
2024-09-03 08:55:36
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原创 UI排序--Render相关
渲染器使对象出现在屏幕上。使用此类访问任何对象，网格或“粒子系统”的渲染器。可以禁用渲染器以使对象不可见（请参见enabled），并且可以通过它们访问和修改材质（请参见material）。Renderer是UnityEngine命名空间下的一个类。Renderer继承于Component。描述 :所有渲染器的常规功能。
2022-09-23 11:38:30
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原创 项目接入Post请求
项目需要接入一个文本过滤功能，客户端这边需要接入一下WebApi，就了解了一下。Unity发起Post请求还是很方便的。一般复杂的数据可以使用json格式设置一下Post的类型
2022-06-15 20:53:54
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原创 Lua 垃圾回收 GC机制
Lua 垃圾回收简介在 Lua 中，一共只有8种数据类型，分别为 nil 、boolean 、userdata 、number 、string 、 table 、 function 、 userdata 和 thread 。其中，只有 string table function thread 四种是以引用方式共享，是需要被 GC 管理回收的对象。其它类型都以值形式存在。lua中的值都是以一种联合的方式定义的。如果是需要被GC管理的Value，就是GCObject+类型GC原理早期的 Lua GC
2020-08-17 22:47:53
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原创 希尔排序，基数排序，归并排序，堆排序思想以及代码实现
希尔排序简介：希尔排序又称为缩小增量排序，是基于插入排序上进行的优化后的排序，是一种非稳定排序希尔排序是把序列按一定间隔分组，对每组使用直接插入排序；随着间隔减小，一直到1，使得整个序列有序。步骤：1：先用一个增量将待排序的数组分为若干个子数组，每个子数组中的下标间距就是增量值2：然后对每个子数组进行插入排序3：再用第二个增量进行相同操作（与插入排序类似，多了个增量）注意事项:1: 增量元素最好互质，如果不互质，可能会导致小的增量起不到效果2: 最后一个增量必须为1代码实现void
2020-08-16 21:24:12
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原创 单源最短路Dijkstra算法以及图解 详
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定起点s(即从顶点s开始计算)。 此外，引进两个集合S和U。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度)，而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。 初始时，S中...
2020-08-15 17:51:40
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原创 AVL树，红黑树与平衡二叉树的区别
浅析平衡二叉树、AVL树、红黑树平衡二叉树 在了解红黑树之前，首先要了解一下什么是平衡二叉树。平衡树(Balance Tree，BT) 指的是，一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树也都是一棵平衡二叉树。平衡的四种类型：LL型：在左子树的左孩子上插入元素；解决办法:(左旋) 如下图：RR型：在右子树的右孩子上插入元素；解决办法（右旋）如下图：RL型：在右子树的左孩子上插入元素；解决办法（先右旋再左旋） 如下图：LR型：在左子树的右孩子上插入元素；（先左旋
2020-08-13 10:32:51
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原创 两个栈实现队列 OR 两个队列实现栈
两个栈实现队列解题思路：队列是先进先出，有队头和队尾，因此用第一个栈的栈顶表示队头，第二个表示队尾。队列插入的时候是从尾巴插入，因此代表尾部的栈可以定义成一个插入栈也是队尾栈。队列输出遵守先进先出原则，输出的元素是队头，因此代表头部的栈可以定义一个输出栈也叫队头栈。为避免队列顺序错乱，因此两个栈在做插入或者输出时应该保持另一个栈为空图解：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uvwv5idB-1597195051181)(file:///C:/Use
2020-08-12 11:19:52
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原创 选择排序，插入，快排，冒泡排序的时间空间复杂度详解
时间复杂度在算法的分析中，语句的执行次数T(n)是一个关于n（问题规模）的一个函数。分析n的变化引起T（n）的改变，进而得到T（n）的数量级，也就是时间频率。如果存在某一个辅助函数f（n），当n趋于无穷大时，T(n)/f(n)的值为一个不为0的常数，有T(n)=O(f(n)),这就是算法的渐进时间复杂度，也就是我们常说的时间复杂度。大O表示法：用O(f(n))来体现时间复杂度的方法被称作大O表示法；大O推导法：O（1）叫做常数阶；O（n）叫做线性阶；O(n^2)叫做平方阶。用常数1取代运行时间中
2020-08-11 14:07:41
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原创 插入排序以及时间空间复杂度分析
插入排序原理分析将一个记录插入到已排好序的序列中，从而得到一个新的有序序列将序列的第一个数据看成是一个有序的子序列，然后从第二个记录逐个向该有序的子序列进行有序的插入，直至整个序列有序代码实现#include<iostream>using namespace std;void printArray(int *arr, int len){ for (int i = 0; i < len; ++i) { cout << arr[i] <
2020-08-11 10:34:12
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栈与队列的相互转化.rar
2020-08-12
空空如也
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