游戏的那些事儿

  不知不觉又到12月了。近期写代码少了很多,多了时间去看书学习和打游戏,这个过程想了很多也思考了很多,今天就说说近来我的所思和所想吧。
1、从war3看寻路算法
  这个是我昨天想到的。我们打dota的时候,在追杀一个红血的英雄的时候,应该一下一下地点追杀的路径到直线距离的时候再A。以前我总是A对方红血的英雄以致常常以追杀失败而告终,现在学乖了,知道如何去杀,命中率自然大大提高了。这里不是想说明打游戏的技巧,而是由此引出游戏寻路算法的一些思考。寻路算法主要分为3种,Dijkstra算法、BSP算法和A*算法。Dijkstra算法侧重于精确地找到最短的路径,但速度较慢;BSP算法侧重于快速地找到一条路径,但往往有障碍的情况下效果不佳;A*算法则是两者结合的产物,是游戏中最为常用的寻路算法。然而从war3来看,其用的应该是BSP算法而不是A*算法,因为如果用的是A*算法上述情况只需A对方英雄追杀而不用人工的点路径了。魔兽里面之所以不用A*主要原因可能是考虑求解的速度问题,A*求解速度虽然比Dijkstra快,但仍然难以满足实时变化的坐标点之间寻路的要求,尤其是3d地形而路径又比较长的情况下。魔兽这样做能满意玩家实时画面动态更新的效果,不会让玩家有停滞的感觉,然而就让玩家多了不少的操作,尤其像我操作比较难的玩家来说是一种噩梦。这样让我想到难道真的没有办法么?昨天灵机一动想了一种比较折中的办法,就是根据寻路的直线长短来确实是用哪种方法进行寻路:程序首先判断英雄要到达的坐标点离自己坐标点的距离,如果距离超出一定范围则使用BSP算法,否则使用A*,这样做的好处是在追杀时往往距离较短用A*可以保证求解速度而又能找到一条好的路径,当距离比较远的时候,让英雄走多点弯路其实也感觉不出来。当然,这只是自己想想而已,实际运用情况如何还要看实际求解速度是否可以满足不让玩家感到延迟的需求。后来自己又研究了一下A*算法,发现在有障碍物的情况下搜素范围还是有点大,就想了一种办法来改进,这个得等空闲的时候再把算法写出来看看效率啦哈。
2、游戏与计算机图形学
  之前一段时间研究游戏服务端的东西比较多,近来把重点转到了客户端。说实在像公司现在的2D引擎是没什么特别可研究的,除了学下如何封装,以及一些功能的需求以外,要看当然得看3D的啦。说到3D肯定离不开计算机图形学啦,还记得当年大二的那门课,想想现在确实是这么有用的,不过当初是没好好地学,现在就得好好地补回来,结果发现这确实是门高深的学问加上自己数学基础又不是很好,所以以后还是得多花点心思才行哇。然后当然就是OpenGl啦,现在做游戏3D最出名的莫过于D3D和OpenGl了,基于OpenGl是跨平台的而且自己又是学习过一下,所以就又研究了一下OpenGl的Api以及一些常用的用法。尽管都是搞了一些皮毛,但当是打个基础吧。现在还是觉得那句老话,用什么实现不是特别重要,重要的是思想和算法。
3、游戏与脚本语言
  近来我们要搞一个flash的小游戏,用于嵌入小游戏的对战平台的,可能就是类似种菜的那种玩意。说实在做这个东西是没什么劲头的。不过领得工资就得做哇,加上近来也闲得有点不好意思了。于是花了两天时间研究了一下ActionScript,发现这个东东语法跟Java极像...话说回来现在学习一门新的编程语言两三天就差不多够了(当然我说的是基本的东西),因为语法及许多机制都是一样的。还记得以前有段时间对脚本语言像JavaScript、vb一类的比较反感,后来发现不同的语言是用在不同地方的,没有好不好之分,反而是学了python以后被其简洁优雅的语法吸引了。在游戏中把脚本语言语言的使用提升到一个高度,尤其是魔兽世界把lua一战成名了。当然脚本语言扩展性以及容易编写程序的特性使其成为游戏开发中必不可少的东西。
4、国内游戏与国外游戏
  打游戏多了自然有对比,特别国内游戏和国外游戏形成了极大的不同引起了很高兴趣,就简略说说自己的一些感受吧。国内游戏基本上都是网络游戏,像点样的单机游戏几乎没有(什么连连看、对对碰之类的小游戏不算);国外则是有更多高质量的单机游戏,而相对而言网游则没有国内的泛滥。当然,这里面包含了市场和技术的因素,因为一款单机游戏很难长时间吸引玩家的,而且中国盗版严重,做单机游戏几乎是无利可图的。至于国内网游,基本上有两种,一种是可以长时间运营的,这种可是最能赚钱的,不过这样的游戏不多的,另一种则是3个月挂到的靠短期的运营捞取一匹。至于这种情况在国外多不多就不太清楚了。接着说说技术方面,国内游戏技术值得自豪的应该是网络这一块,因为国内游戏人数远比国外多,因此构建高性能服务器成为亟待解决的问题,这方面的技术基本与外国持平或者甚至超越。至于在客户端游戏表现和游戏AI上,国内与国外相比还是有不少的差距的。特别在3D和高级的AI上更是差距明显,国外的单机游戏像极品飞车、NBA、FIFA、无冬之夜等在3d表现和游戏AI上国内暂时是无法企及的。国外的许多单机游戏真的能长时间给人回味然后成为经典。

5、游戏与C++

  做游戏脚本语言必不可少,而C++就是核心,所有核心的算法都是C++写的,这样才能保证运行的效率。近来自己也抽空深入一点地学习了一下C++,主要看了《深入浅出MFC》、《Effects C++》、《more Effects C++》,虽然还有很多没看完和不理解,不过确实都是好书,至于那本《深入C++对象模型》实在太难给我暂时放下了。其实《深入浅出MFC》简介的介绍了windows编程,C++的一些方面特性以及对一些英语用词的准确翻译令我印象深刻,是值得推荐的一本书,名符其实的“深入浅出”。至于《Effects C++》、《more Effects C++》比较精辟讲到了使用C++的关键点而且深入到一些编译器的机制也另我这个C++的菜鸟大开眼界,不过碍于水平有限以后还得多读多想才能真正的理解。

  好吧,今晚就记录到这里了。

<think>好的,用户现在想了解在Linux环境下C++可以实现的功能和应用场景。之前已经给过详细的回答,现在用户再次提问,需要结合提供的引用资料来优化回答,同时保持结构清晰和真实可靠。 首先,回顾之前的回答,分成了系统级软件开发、嵌入式应用、服务器后端、科学计算与AI四个部分。现在需要参考用户提供的引用内容来补充或调整这些部分。 引用[1]提到了《Linux C与C++一线开发实践》,里面涉及环境搭建、调试、并发编程等,可以在系统工具和开发环境部分补充相关内容。例如,在系统级软件开发中加入包管理器或性能工具的开发,引用[1]中的调试工具如GDB,可以补充到系统工具链开发中。 引用[2]强调C++与Linux结合的优势,如系统级编程、高性能计算,可以进一步强调这些应用场景,并可能提到游戏开发,但根据之前的回答,游戏开发可能不在主要场景中,需要确认是否合适加入。 引用[3]关于问题诊断和调优,可以补充在系统工具开发或服务器后端的高性能服务中,比如性能分析工具的开发,或者优化数据库引擎时使用perf、valgrind等工具。 引用[4]涉及动态库编译,可以在系统级开发或服务器开发中补充动态库的使用,比如在开发分布式存储或网络协议栈时如何利用动态库。 用户的问题集中在功能和应用场景,需要确保每个部分都有具体的例子和引用支持。例如,在系统级软件开发中,可以引用[1]中的调试和并发编程,以及[3]中的诊断工具;在嵌入式部分,引用[1]的部署与发布,如Makefile和持续集成;服务器后端可以结合引用[4]的动态库使用。 同时,用户可能希望了解如何入门或推荐资源,所以最后可以加入推荐的书籍,如引用[1]提到的书籍,并总结学习路径。 需要检查是否有遗漏的应用场景,比如引用[2]提到的游戏开发,但根据之前回答和常见应用,可能不是主要部分,可以忽略或简要提及。确保每个应用场景都有实际案例和引用支持,增强可信度。 最后,组织结构保持清晰,分点说明,使用技术术语但不过于晦涩,并自然融入引用标记。确保问题部分覆盖用户可能关心的进阶内容,如性能优化、设计模式、工具选择等。</think>### Linux环境下C++的功能与应用场景解析 Linux与C++的结合为开发者提供了强大的底层控制能力与高性能计算支持,其应用覆盖从操作系统内核到人工智能的广泛领域。以下是主要功能和应用场景的详细分析: --- #### 一、**系统级软件开发** 1. **操作系统核心组件** - **文件系统开发**:C++可用于优化文件系统性能(如ext4/XFS的日志管理模块),利用RAII特性管理资源[^1]。 - **进程/线程调度器**:通过C++20协程或原子操作实现高效调度策略。 - **设备驱动开发**:基于Linux内核模块(LKM)框架,结合C++面向对象特性封装硬件操作: ```cpp class NetworkDriver { public: void init() { /* 注册PCI设备 */ } ssize_t read() { /* DMA数据传输 */ } }; ``` 内核5.10+版本已支持有限C++特性[^1]。 2. **系统工具链开发** - **包管理器核心**:如dpkg/rpm的依赖解析算法,需高效处理树形依赖关系。 - **性能诊断工具**:通过perf工具扩展开发性能监控模块,结合火焰图分析热点函数[^3]。 - **容器运行时**:实现cgroups资源隔离控制,优化Docker容器调度效率。 --- #### 二、**嵌入式与实时系统** 1. **工业控制与物联网** - **实时控制器**:使用Xenomai实时扩展开发PLC逻辑控制模块,确保微秒级响应。 - **车载系统**:基于ROS2框架实现自动驾驶感知模块,依赖C++模板元编程优化计算路径。 - **物联网网关**:通过Poco库实现MQTT/CoAP协议栈,管理百万级设备连接。 2. **内存优化实践** - 嵌入式场景中常使用内存池技术(如Boost.Pool库)避免碎片化。 - 通过`mlock()`系统调用锁定关键内存页,防止被交换到磁盘[^3]。 --- #### 三、**服务器与网络服务** 1. **高性能后端服务** - **金融交易系统**:基于libevent/libuv实现微秒级订单处理,使用无锁队列(如Folly库)提升并发能力。 - **分布式存储**:开发Ceph对象存储引擎,利用C++17并行算法优化数据分片。 - **数据库优化**:重写MySQL的InnoDB存储引擎索引结构,通过SIMD指令加速查询。 2. **网络协议栈开发** - **5G UPF开发**:实现用户面数据包转发,依赖DPDK加速网络I/O。 - **QUIC协议实现**:基于lsquic库开发低延迟传输层,支持HTTP/3标准。 --- #### 四、**科学计算与人工智能** 1. **数值计算** - **有限元分析**:使用Eigen库求解刚度矩阵方程: $$ \mathbf{Ku} = \mathbf{F} $$ 通过OpenMP并行化矩阵运算。 - **计算流体力学**:扩展OpenFOAM求解器,利用CUDA加速流体模拟。 2. **AI推理优化** - **TensorRT插件开发**:自定义算子支持新型神经网络结构。 - **ONNX运行时优化**:通过LLVM JIT编译加速模型推理。 --- #### 五、**开发工具与编译技术** 1. **动态库开发** - 使用`-fPIC`编译选项生成`.so`动态库,通过`dlopen()`实现运行时加载[^4]。 - 示例:开发加密算法库供多个服务调用。 2. **编译优化** - 通过LTO(链接时优化)提升性能,结合`-O3`和`-march=native`优化指令集。 --- #### 六、**学习路径与资源推荐** 1. **推荐书籍** - 《Linux C与C++一线开发实践》:涵盖环境搭建、调试、并发编程等实战内容[^1]。 - 《Effective Modern C++》:掌握C++11/14/17特性在Linux环境的最佳实践。 2. **关键技能** - 掌握GDB调试核心转储(Core Dump)分析方法。 - 熟练使用Valgrind检测内存泄漏和竞态条件。 --- ### 相关问题 1. 如何通过C++优化Linux内核模块的性能? 2. 在嵌入式Linux中如何平衡C++特性与资源限制? 3. 开发高性能网络服务时如何选择I/O多路复用模型? 4. C++动态库与静态库在Linux部署中有何优劣?[^4] 通过上述方向,开发者可在Linux环境下充分发挥C++的高效性与灵活性,应对从底层硬件操作到云端服务的多样化需求。
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