游戏开发计划——数据元素设计(兵种)

本文探讨了在游戏开发中如何设计兵种数据元素,采用继承实现,避免多重继承带来的复杂性。兵种升级不继承,以避免循环升级问题。介绍三种修改方式:覆盖修改、增量修改和总是添加,并列举了如防御类型、伤害修正等关键属性。通过数据编辑器截图展示了设计的实际应用。

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兵种是数据设计的核心。为了避免曹操传中各种重复数据的麻烦,我把兵种数据设计成这个样子:

兵种元素基于继承实现。一个兵种元素可以继承另一个兵种的数据,也可以不继承,直接实现。当然,总有一个兵种要自己实现,要不然就无从继承了。在最开始,我曾经考虑过使用多重继承,但是分析以后发现,这纯粹是坑自己。所有的兵种都具有相同的属性,那么多重继承不就必须要选择从哪个祖先获得属性值吗?连C++编译器都不干这种活,兵种数据玩多重继承简直是跟自己过不去玩。

理论上说,这种方式可以用于包括RTS、RPG等各种类型的游戏,只要它们需要“单位”的出现。比如说,Diablo2中各场景、难度下的沉沦魔就可以通过这种模板继承和级别增加的方法来生成。


某一个兵种在继承的基础上,可以做一些修改,这些修改针对不同的属性有不同的方式。总结起来有下面这几种:
    
  • 不继承

兵种升级是不继承的。这主要是基于使用的考虑。还是用曹操传的兵种举例吧。很自然地,我们会从“轻步兵”继承产生“重步兵”的数据。同时,轻步兵会在level 15升级到重步兵。但是重步兵显然不能再次升级到重步兵,如果兵种升级也同样继承的话,那我们就必须要在重步兵元素里面删掉继承来的升级。这样的话还不如不继承升级信息呢。

在最下面的图片中,重步兵有两个升级,可以在30级升级到近卫兵或者大戟士。


  • 覆盖修改

这种方式要么不修改,继承原来的数值,要么就直接定义新的数值。目前,仅有名字和图像信息采取这种方式。

例如,在最下面的图片中,重步兵继承轻步兵的头像,同时使用自己的战场动画图片资源。


  • 增量修改
绝大多数属性都采用这种方式。这种方式有以下三种修改方法:
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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