游戏算法-AOI十字链表入门简单版python

本文介绍了使用Python实现AOI(AreaofInterest)十字链表的基本原理,通常AOI链表用C++实现。文章中展示了如何维护两个按坐标排序的实体链表,并在实体位置改变时更新其在链表中的位置。十字链表在计算AOI范围内的对象时效率高,但对象移动频繁时计算量较大。示例代码包括添加、删除、更新位置和获取AOI范围内的实体等操作。

AOI十字链表python简单实现,仅用作学习,理解基本原理

AOI一般是C++去实现,本文章python写仅用来入门了解

场景内维护两个实体链表

 list_x和list_y

所有实体根据x坐标大小排序,在list_x上
所有实体根据y坐标大小排序,在list_y上
 

实体位置改变时候,需要改变实体在list_x,list_x的位置

实体的AOI范围, 根据AOI半径 在list_x,list_x上遍历即可

十字链表发在计算AOI范围内对象时,计算量非常小,且跟空间大小无关,因此省去大量无效的遍历过程。十字链表法也有一些需要注意的地方,因为在两条链表中都必须按照大小顺序进行排列,因此对象在不停的移动,会带来比较大量的计算。

 python版本:2.7

# coding: utf-8


class Entity(object):
	def __init__(self, eid, x, y):
		self.id = eid

		self.x = x
		self.y = y
		self.radius = 5  # AOI半径

	def __str__(self):
		return "<{0},{1}-{2}>".format(self.id, self.x, self.y)
	
	def enter(self, pobj):
		print("{0} enter {1} view".format(pobj, self))

	def leave(self, pobj):
		print("{0} leave {1} view".format(pobj, self))

	def move(self, pobj):
		print("{0} move in {1} view".format(pobj, self))
### AOI十字链表的数据结构与实现 #### 跳表优化的链表设计 为了提高链表元素的查找效率,可以采用跳表来实现链表。这种技术能够显著提升基于坐标排序的链表操作性能[^1]。 #### 坐标分离存储 在AOI(Area of Interest)系统中,通常会维护两条独立的链表 `xlist` 和 `ylist`,用于分别存储玩家或其他实体的 X 和 Y 坐标。通过这种方式,可以在保持空间复杂度的同时,快速定位目标对象的位置并进行范围查询[^3]。 然而,在实际应用中可能会遇到一个问题:如果不同对象具有不同的视野范围,则简单地按照线性顺序遍历链表可能导致低效的操作。这是因为某些情况下需要跨越较大的距离才能找到符合条件的目标对象,从而削弱了十字链表的优势[^2]。 #### 结构定义 以下是基于 Java 的十字链表基本结构定义: ```java // 边节点类 class EdgeNode { int mark; // 标志域 (可选) int ivex; // 边所连接的第一个顶点索引 int jvex; // 边所连接的第二个顶点索引 double weight; // 权重值 EdgeNode ilink; // 指向下一个依附于ivex的边 EdgeNode jlink; // 指向下一个依附于jvex的边 } // 顶点节点类 class VertexNode { String data; // 顶点名称或数据 EdgeNode firstedge; // 指向第一个关联边 } ``` 上述代码片段展示了如何构建一个通用的十字链表示例[^4]。对于特定的应用场景如游戏开发中的AOI管理,可以根据需求调整字段内容以及逻辑处理方式。 #### 更新机制 当某个物体移动时,其对应的X/Y坐标发生变化,此时需重新插入至相应维度上的有序链表中,并移除旧位置处的记录。由于采用了跳跃列表形式,因此即使是在大规模动态环境中也能维持较高的运行效率。 #### 性能考量 尽管十字链表提供了良好的理论基础支持高效的空间分区管理和事件分发策略,但在具体实施过程中仍需要注意以下几点: - **内存消耗**: 额外指针增加了额外开销; - **同步问题**: 多线程环境下读写冲突的风险较高; - **边界条件**: 特殊情况下的行为验证尤为重要; 综上所述,合理运用跳表改进传统单向/双向链接清单有助于解决大型分布式系统的实时交互难题之一—即兴趣区域内的状态追踪问题。
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