SLG, 菱形格子的算法.(递归版

class GeoPoint{
public:
    int x;
    int y;
    
public:
    bool operator == (const GeoPoint& p){
        return p.x == this->x && p.y == this->y;
    }
    GeoPoint(int x, int y):x(x), y(y){
    }
};


void findGrids(int x, int y, int limit, std::vector<GeoPoint>& list){
    
    if(limit <= 0){
        return;
    }
    
    if(std::find(list.begin(), list.end(), GeoPoint(x, y)) == list.end()){
    
        list.push_back(GeoPoint(x, y));
    }
    findGrids(x, y + 1, limit - 1, list);
    findGrids(x, y - 1, limit - 1, list);
    findGrids(x - 1, y, limit - 1, list);
    findGrids(x + 1, y, limit - 1, list);
        
    
    
}
void main(){
    std::vector<GeoPoint> rangeList;
    int x = 3;
    int y = 2;
    int r = 3;
    findGrids(x, y, r, rangeList);
}




记得好久以前看过一个日本人写的算法..非常赞..但是以前看不懂,,不过记得很清楚..就是效率非常的快.

而且边扩张边保存自带中心点到目的点的路径....

= =今晚试下能不能模仿一个...

先写一个最基本的算法



### AOI算法SLG游戏中的实现 #### 定义与作用 AOI(Area Of Interest),即感兴趣的区域,在策略游戏中用于限定玩家仅接收其周围一定范围内发生的事件和状态更新。这种方式能够显著降低网络带宽消耗和服务端处理压力,同时改善用户体验。 对于SLG这类强调宏观布局与微观操作并重的游戏类型来说,合理运用AOI机制尤为重要。通过设定合理的兴趣区域大小以及高效的邻居查找方式,可以在不影响核心玩法的前提下有效提升性能表现[^1]。 #### 实现方案概述 一种常见的做法是在服务端维护一张二维数组形式的地图格子表,其中每个元素代表一个小方块内的实体列表;每当有新的单位进入某个特定的小方块时,则将其加入对应的列表之中。当检测到某位玩家移动位置后,便依据新坐标重新计算其所处的兴趣区间,并向该区域内所有成员发送最新的变动通知。 为了进一步优化查询速度,还可以引入空间索引结构如四叉树或KD-Tree等辅助工具来进行快速定位。不过需要注意的是,这些高级数据结构往往伴随着更高的构建成本及内存占用率,因此具体选用哪种还需视项目规模和技术栈特点而定[^2]。 ```cpp // C++伪代码展示如何利用简单的栅格化方法来追踪玩家附近的动态情况 class GridBasedAOISystem { public: void AddEntity(Entity* entity); void RemoveEntity(Entity* entity); std::vector<Entity*> GetNearbyEntities(const Position& pos); private: int gridSize; // 单元格尺寸参数 std::unordered_map<int, std::list<Entity*>> gridMap; }; void GridBasedAOISystem::AddEntity(Entity* entity){ auto key = CalculateGridKey(entity->GetPosition()); if(gridMap.find(key)==gridMap.end()){ gridMap[key]=std::list<Entity*>(); } gridMap[key].push_back(entity); } std::vector<Entity*> GridBasedAOISystem::GetNearbyEntities(const Position& pos){ std::vector<Entity*> result; for(auto offset : nearbyOffsets){ // 预先定义好的相邻单元偏移量集合 auto targetPos=pos+offset; auto key=CalculateGridKey(targetPos); if(gridMap.find(key)!=gridMap.end()) result.insert(result.end(),gridMap[key].begin(),gridMap[key].end()); } return result; } ``` 此段代码展示了基于固定大小网格划分的方法,它简单易懂且易于扩展支持更多功能特性,非常适合初学者学习理解AOI概念及其工作流程[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值