Java and Cellular Automata

import java.awt.Color;
import java.awt.GridLayout;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.awt.event.WindowAdapter;
import java.awt.event.WindowEvent;

import javax.swing.*;


class JButtonGame extends JFrame implements ActionListener {

	private int nRows,nCols,nButtons;
	private int blankCol,blankRow,clickedRow,clickedCol;
	private JButton[][] buttons;
	private JTextField textField;
	public JButtonGame(){
		setSize(200,200);
		addWindowListener(new WindowAdapter(){
			public void windowClosing(WindowEvent event){
				System.exit(0);
			}
		});
		JPanel panel=new JPanel();
		nRows=4;nCols=4;nButtons=nRows*nCols;
		panel.setLayout(new GridLayout(nRows,nCols));
		buttons=new JButton[nRows][nCols];
		for(int nRow=0;nRow<nRows;nRow++){
			for(int nCol = 0;nCol<nCols;nCol++){
				buttons[nRow][nCol]=new JButton("");
				buttons[nRow][nCol].addActionListener(this);
				panel.add(buttons[nRow][nCol]);
			}
		}
		getContentPane().add("Center",panel);
		textField = new JTextField("",80);
		textField.setEditable(false);
		getContentPane().add("South",textField);
		int labelsUsed[]=new int [nButtons];
		for(int i=0;i<nButtons;i++){
			boolean labelUsed;int label;
			do{
				label = random(nButtons)+1;
				labelUsed = false;
				for(int j=0;j<i;j++){
					labelUsed = ((labelUsed) || (label == labelsUsed[j]));
				}
			}while(labelUsed);
			labelsUsed[i]=label;
			int nRow= i/nCols;int nCol=i-nRow*nCols;
			buttons[nRow][nCol].setText((new Integer(label)).toString());
		}
		getButtonPosition((new Integer(nButtons)).toString());
		blankRow = clickedRow;blankCol = clickedCol;
		JButton blank = buttons[clickedRow][clickedCol];
		blank.setText("");
		blank.setBackground(Color.green);
	}//end constructionJButtonGame()
	private int random(int k){
		return (int)(k*Math.random()-0.1);
	}
	private void getButtonPosition(String label){
		for(int nr=0;nr<nRows;nr++){
			for(int nc=0;nc<nCols;nc++){
				if(buttons[nr][nc].getText().equals(label)){
					clickedRow =nr;
					clickedCol=nc;
					textField.setText("["+nr+","+nc+"]"+label);
				}
			}
		}
	}//end method getButtonPosition(String)
	@Override
	public void actionPerformed(ActionEvent e) {
		// TODO Auto-generated method stub
		getButtonPosition(e.getActionCommand());
		textField.setText("["+blankRow+","+blankCol+"]=>["+clickedRow+","+clickedCol+"]");
		if(clickedRow==blankRow){
			if(Math.abs(clickedCol-blankCol)==1){
				moveBlank(blankRow,blankCol,clickedRow,clickedCol);
			}else if(clickedCol==blankCol){
				if(Math.abs(clickedRow-blankRow)==1){
					moveBlank(blankRow,blankCol,clickedRow,clickedCol);
				}
			}
		}
		
	}//end method actionPerformed
	public void moveBlank(int oldRow,int oldCol,int newRow,int newCol){
		JButton oldBlank = buttons[oldRow][oldCol];
		JButton newBlank = buttons[newRow][newCol];
		String label = newBlank.getText();
		newBlank.setText("");
		newBlank.setBackground(Color.green);
		oldBlank.setText(label);
		oldBlank.setBackground(Color.lightGray);
		blankRow = newRow;blankCol=newCol;
	}//end method moveBlank
	public static void main(String[] args){
		new JButtonGame().setVisible(true);
	}//end method main
}

 

 

 

<think>我们正在讨论的是Unity游戏开发中的地形生成技术。Cellular Automata(细胞自动机)是一种常用于程序化生成的技术,特别适合生成自然形态的结构,如洞穴、地形等。在之前的上下文中,用户询问了2D地下洞穴沙盒游戏的准备事项,其中提到了Cellular Automata用于洞穴优化。现在用户直接询问Cellular Automata是什么,因此需要给出一个清晰的定义,并说明它在游戏开发中的应用,特别是洞穴生成方面。 回答结构: 1. 定义Cellular Automata(细胞自动机)的基本概念。 2. 解释它在游戏开发中的应用场景(尤其是洞穴生成)。 3. 给出一个简单的算法步骤(伪代码或代码示例)来说明如何用细胞自动机生成洞穴。 4. 说明其优缺点。 5. 最后按照要求提出3-5个相关问题。 注意:用户要求使用中文回答,并在最后提出相关问题,且第一行必须是“§§相关问题§§”,然后列出问题。 由于之前用户的问题涉及Unity游戏开发,因此回答应侧重在游戏开发中的应用。</think>### Cellular Automata(细胞自动机)详解 Cellular Automata(细胞自动机)是一种**离散计算模型**,通过简单规则和局部交互模拟复杂系统行为。在游戏开发(尤其是洞穴生成)中,它通过网格细胞的生死演化创造有机地形结构。 #### 核心原理 1. **网格系统** - 将地图划分为二维网格(每个单元格代表岩石/空地) - 初始状态随机分配(如55%岩石,45%空地) 2. **演化规则**(经典洞穴生成算法) ```python # 简化版细胞自动机洞穴生成 def cellular_automata(grid, iterations=5): new_grid = grid.copy() for _ in range(iterations): for x in range(1, len(grid)-1): for y in range(1, len(grid[0])-1): # 统计周围8格岩石数量 rock_count = sum(grid[i][j] for i in [x-1,x,x+1] for j in [y-1,y,y+1]) - grid[x][y] # 生死规则(可调整参数) if rock_count >= 5: # 周围岩石多则变岩石 new_grid[x][y] = 1 elif rock_count <= 3: # 周围空地多则变空地 new_grid[x][y] = 0 return new_grid ``` #### 游戏开发应用场景 | 应用方向 | 实现效果 | 参数调整要点 | |----------------|------------------------------|---------------------------| | 洞穴生成 | 创建自然形态的连通洞穴 | 迭代次数(4-7次最佳) | | 矿脉分布 | 生成簇状矿石聚集区 | 初始密度(0.4-0.6) | | 地下河塑造 | 生成蜿蜒水系 | 边界条件(封闭/循环) | | 可破坏地形 | 实时模拟地形塌陷效果 | 邻居范围(4邻/8邻) | #### 优势与局限 - **✅ 优势** - 算法简单高效(复杂度O(n)) - 自然生成有机形态(无需人工设计) - 通过规则微调实现多样化地形 - **❌ 局限** - 可能产生孤立区域(需后处理连通性检测) - 过度平滑导致特征缺失(需配合噪声算法) - 参数敏感(需大量测试平衡) > **实践技巧**:配合 **Flood Fill 算法** 检测洞穴连通性,使用 **A*寻路** 验证可达性,最后用 **边缘平滑算法** 优化视觉效果。
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