三消游戏算法剖析

此篇文章为本人学习所搜集的资料,如有错误还请各位大神们多多指点!
三消游戏的核心算法——递归算法。
递归算法:
是一种直接或者间接地调用自身的算法。在计算机编写程序中,递归算法对解决一大类问题是十分有效的,它往往使算法的描述简洁而且易于理解。

递归过程一般通过函数或子过程来实现。

递归算法的实质:是把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题。然后递归调用函数(或过程)来表示问题的解。

递归算法解决问题的特点:
  (1) 递归就是在过程或函数里调用自身。
  (2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。
  (3) 递归算法解题通常显得很简洁,但递归算法解题的运行效率较低。所以一般不提倡用递归算法设计程序。
  (4) 在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等。所以一般不提倡用递归算法设计程序。

递归的原理,其实就是一个栈(stack), 比如求5的阶乘,要知道5的阶乘,就要知道4的阶乘,4又要是到3的,以此类推,所以递归式就先把5的阶乘表示入栈, 在把4的入栈,直到最后一个,之后呢在从1开始出栈, 看起来很麻烦,确实很麻烦,他的好处就是写起代码来,十分的快,而且代码简洁,其他就没什么好处了,运行效率出奇的慢.

例: 求n-1的阶乘

f(n)
{
    if(n == 0 || n == 1)
    {
      return 1;
    }
    else
    {
      return n*f(n-1); //自己调用自己,求n-1的阶乘
    }
}

简单来说就是一个方法在方法体中又调用了了自己就可以简单理解为递归,有人会问这不就造成死循环了么?所以大家要很明确的记住一点那就是,递归一定要退出条件,也就是说要有return语句。
我们传统意义上的三消就是在你对其中一个元素做了操作之后,生成的新的地图是否满足消除条件,以开心消消乐为例,就是说当两个元素的位置互换后是否满足了消除条件,如果是就进行消除,否则就回到原来的位置。

想一下把你的屏幕想象成棋盘,在上面可以消除的元素想象成棋子,是不是具体了很多?那么现在棋盘上每个位置放置的元素是不是可以用一个最简单的二维数组来存放了呢?

三消算法的核心就是如何判断棋盘更新之后是否有满足三消的情况出现。
下面给大家写一段伪代码提供一下思路

eliminate(元素 当前)
{
    //把这个元素放入临时的集合中
    if(我左边的元素和我的类型相同)
    {
        eliminate(元素 当前的左边)
    }
    else if(我右边的元素和我的类型相同)
    {
        eliminate(元素 当前的右边)
    }
    else if(我上边的元素和我的类型相同)
    {
        eliminate(元素 当前的上边)
    }
    else if(我下边的元素和我的类型相同)
    {
        eliminate(元素 当前的下边)
    }
    else
    {
        return;
    }
}

这里说的当前元素的上下左右的临近元素,是分别需要对应到你的二维数组里的。
这样判断完成你就可以得到所有可能需要消除的元素的集合了,为什么是可能需要消除呢?
因为我们是三消,也就是说要满足集合中的元素的总数大于等于3的时候才满足消除条件,这个时候就要执行这些元素相应的消除操作,当然你也可以加入更多的奖励机制
例如消除的总量达到五个有额外奖励等等。
不过上述的消除算法还是有瑕疵不知道大家看出来了没有,那就是在向我们的需要消除的集合中添加元素的时候我们没有判断这个元素是否已经被添加过了。如果已经被添加过了,然后重复被多次添加会出现意想不到的BUG,这个问题改如何解决呢?我们来优化一下我们的伪代码。

eliminate(元素 当前)
{
    //把这个元素放入临时的集合中
    if(我左边的元素和我的类型相同)
    {
        if(临时的集合中已经有了这个元素)
        {
        }
        else
        {
            eliminate(元素 当前的左边)
        }
    }
    else if(我右边的元素和我的类型相同)
    {
        if(临时的集合中已经有了这个元素)
        {
        }
        else
        {
            eliminate(元素 当前的右边)
        }
    }
    else if(我上边的元素和我的类型相同)
    {
        if(临时的集合中已经有了这个元素)
        {
        }
        else
        {
            eliminate(元素 当前的上边)
        }
    }
    else if(我下边的元素和我的类型相同)
    {
        if(临时的集合中已经有了这个元素)
        {
        }
        else
        {
            eliminate(元素 当前的下边)
        }
    }
    else
    {
        return;
    }
}

这样就更清晰了。

<think>好的,我现在需要回答用户关于游戏算法代码实现的问题。用户已经提供了个引用内容,我需要先仔细阅读这些引用,看看哪些信息可以利用。 首先,引用[1]提到的是游戏算法逻辑分析,其中有一个生成牌组的代码示例。这段代码主要处理如何生成牌组,确保每次生成相同的牌,这可能用于关卡设计或牌组生成策略。不过用户现在关心的是算法本身,这部分可能不是核心,但可以作为生成阶段的参考。 引用[2]描述了实现游戏的主要逻辑步骤,从用户点击到动画展示的整个流程。其中核心部分是第步和第四步,即遍历二维数组并递归获取连续序列,判断是否符合除规则。这应该涉及到如何检测横向或纵向的连续个或更多相同元素,这正是算法的核心。 引用[3]提供了一个Python的算法简单案例,包括将图片转换为矩阵,然后检测除符合条件的块。给出的代码片段可能包含如何遍历矩阵、标记需要除的元素,以及处理除后的下落和新元素生成。这可能是用户需要的具体代码示例。 用户的需求是查找游戏算法的代码实现,所以我需要结合这些引用内容,整理出一个清晰的实现步骤,并给出相应的代码示例。重点应该放在检测连续块和除的逻辑上,可能还需要包括除后的处理,比如元素下落和填充新元素。 接下来,我需要确定回答的结构。按照用户的要求,回答需要结构清晰,分步骤解决问题,并且引用要自然地放在相关内容后面。可能需要分为几个部分:核心逻辑步骤、代码实现示例、相关优化方法,然后生成相关问题。 在代码实现部分,引用[3]中的Python代码可以作为基础,但可能需要调整和补充,以更清晰地展示算法。例如,检测水平和垂直方向的连续个或更多相同元素,标记它们,然后进行除。除后,上面的元素需要下落,然后填充新的元素。这些步骤都需要在代码中体现。 此外,引用[2]提到的递归获取连续序列可能涉及到更高效的检测方法,比如使用递归或迭代来寻找所有相连的相同元素,而不仅仅是个。这可能用于处理超过个的连续情况,比如四个或五个,从而触发更高的分数或特殊道具。 需要注意用户可能对代码的具体实现细节感兴趣,比如如何遍历二维数组,如何标记需要除的位置,如何处理下落和填充。因此,在示例代码中需要详细展示这些部分,并添加注释说明每一步的作用。 同时,引用[1]中的生成策略可能用于初始化游戏板或生成新的元素,但根据用户当前的问题,可能不是重点,不过可以提及生成策略对游戏体验的影响,作为优化的一部分。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步询问的方向,比如如何优化检测算法以提高性能,如何处理连锁除,或者如何设计关卡和难度等。</think>关于游戏算法的代码实现,可分为以下几个核心步骤(以Python为例): ### 一、核心逻辑实现步骤 1. **数据结构构建** 使用二维数组表示游戏棋盘,如: ```python board = [ ["绿", "红", "红", "紫"], ["紫", "绿", "紫", "蓝"], ["绿", "红", "红", "紫"] ] ``` 2. **除条件检测** 横向/纵向检测连续3个及以上相同元素,采用标记法实现: ```python def find_matches(board): rows, cols = len(board), len(board[0]) marked = [[False for _ in range(cols)] for _ in range(rows)] # 横向检测 for i in range(rows): for j in range(cols-2): if board[i][j] == board[i][j+1] == board[i][j+2] and board[i][j] != "": marked[i][j] = marked[i][j+1] = marked[i][j+2] = True # 纵向检测(类似逻辑) for j in range(cols): for i in range(rows-2): if board[i][j] == board[i+1][j] == board[i+2][j] and board[i][j] != "": marked[i][j] = marked[i+1][j] = marked[i+2][j] = True return marked ``` 3. **除与下落处理** 通过坐标转换实现元素下落,并补充新元素: ```python def process_elimination(board, marked): cols = len(board[0]) # 按列处理下落 for j in range(cols): stack = [] # 从下往上收集未除元素 for i in reversed(range(len(board))): if not marked[i][j]: stack.append(board[i][j]) # 填充空位 for i in reversed(range(len(board))): if stack: board[i][j] = stack.pop(0) else: board[i][j] = "" # 补充新元素逻辑可在此扩展 ``` ### 二、完整算法流程参考[^2] ```python def main_loop(): while True: marked = find_matches(board) if not any(cell for row in marked for cell in row): break process_elimination(board, marked) # 补充新元素(可参考引用[1]的随机生成策略) ``` ### 、优化方向 1. **递归检测**:实现L/T型等复杂形状除(如引用[2]提到的递归遍历) 2. **动态生成**:采用引用[1]的分步生成策略避免死局 3. **动画衔接**:基于标记结果生成动画指令序列[^2]
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