口袋西游简单的血量,和喊话发包call的分析

本文通过对内存地址的分析,揭示了《口袋西游》游戏中血量的计算方式,血量等于[[[d0df1c] + 1c] + 28] + 288。同时,解析了喊话函数的调用过程,涉及的关键代码包括send函数和特定的CALL指令,为游戏修改和理解游戏机制提供了基础。

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008199FA - DB 87 88020000  - fild dword ptr [edi+00000288]
0055C062 - 8B 9E 88020000  - mov ebx,[esi+00000288]

首先在CE内分析,得到访问到这个数据的地址。
然后打开OD分析,
ctrl+G跳转到 上面的地址中

0055C023    8B8D 14020000   MOV ECX,DWORD PTR SS:[EBP+214]
0055C029    6A 00           PUSH 0
0055C02B    8B01            MOV EAX,DWORD PTR DS:[ECX]
0055C02D    FF50 38         CALL DWORD PTR DS:[EAX+38]
0055C030    8B8E 80020000   MOV ECX,DWORD PTR DS:[ESI+280]
0055C036    8B3D 9065BE00   MOV EDI,DWORD PTR DS:[<&MSVCRT.swprintf>>; msvcrt.swprintf
0055C03C    51              PUSH ECX
0055C03D    8D5424 24       LEA EDX,DWORD PTR SS:[ESP+24]
0055C041    68 84D3C900     PUSH ELEMENTC.00C9D384                   ; UNICODE "%d"
0055C046    52              PUSH EDX
0055C047    FFD7            CALL EDI
0055C049    8B8D 28020000   MOV ECX,DWORD PTR SS:[EBP+228]
0055C04F    83C4 0C         ADD ESP,0C
0055C052    8D5424 20       LEA EDX,DWORD PTR SS:[ESP+20]
0055C056    8B01            MOV E
<think>我们正在讨论游戏开发中的寻路算法实现。用户特别提到了口袋西游游戏,但根据引用内容,用户实际上提供的是逆向工程寻找寻路call的过程,而不是直接询问算法实现。因此,我们需要区分两个层面:1.游戏开发中寻路算法的常见实现方法(用户当前问题)2.逆向工程中如何定位寻路函数(引用内容)用户当前的问题是:“我想游戏开发中的寻路算法实现请问口袋西游游戏开发中寻路算法的实现方法”。因此,我们应重点回答游戏开发中常用的寻路算法,并可以提及口袋西游可能使用的技术。注意:由于口袋西游是一款老游戏,其具体实现细节可能未公开,但我们可以根据常见的游戏寻路算法进行推测。常见的寻路算法包括:1.A*算法(A-star):最常用的寻路算法,结合了广度优先搜索启发式评估。2.Dijkstra算法:用于寻找图中两点间的最短路径,但不使用启发式,因此效率较低。3.其他算法:如跳点搜索(JPS)、导航网格(Navmesh)等。在游戏开发中,A*算法因其高效灵活被广泛使用。同时,为了处理复杂地形,通常会结合使用导航网格(Navmesh)技术。因此,我们可以这样组织回答:1.介绍A*算法的基本原理。2.介绍导航网格(Navmesh)的概念。3.结合口袋西游(一款3DMMORPG)的特点,推测其可能使用的技术(如A*与Navmesh结合)。另外,用户提供的引用内容中涉及到了逆向工程寻找寻路call的步骤,这可以作为一个补充说明,即通过逆向工程可以定位到游戏内部寻路函数的调用过程。但用户当前的问题是关于开发的,所以我们以开发为主,逆向工程部分作为附加信息。注意:回答中需要遵循LaTeX格式要求,数学公式使用$...$或$$...$$。步骤:1.介绍A*算法:包括启发式函数、开放列表、关闭列表等。2.介绍导航网格:将连续的游戏世界划分为凸多边形,在网格上使用A*算法。3.讨论优化:如分层寻路、局部避障等。4.简要提及逆向工程部分(根据引用内容)作为补充,说明如何通过逆向分析定位寻路函数。由于用户要求生成相关问题,我们将在最后提出几个相关问题。回答结构:一、A*寻路算法二、导航网格(Navmesh)三、口袋西游中可能的实现四、逆向工程分析寻路call(根据引用内容简要说明)五、相关问题注意:引用标识。在引用内容处添加[^1],但注意引用内容来自用户提供的站内引用,我们将其作为参考。开始回答:</think>### 口袋西游游戏开发中的寻路算法实现 在游戏开发中,寻路算法的核心通常采用 **A*(A-Star)算法**,这是一种结合了Dijkstra算法启发式搜索的高效路径规划方法。其数学表达为: $$f(n) = g(n) + h(n)$$ 其中: - $g(n)$ 是从起点到节点$n$的实际代价 - $h(n)$ 是从节点$n$到终点的**启发式估计值**(常用曼哈顿距离或欧几里得距离) - $f(n)$ 是节点的综合评估值 #### 实现步骤详解: 1. **地图数据建模** - 将游戏地图转换为**网格(Grid)** 或**导航网格(NavMesh)** - 每个节点存储坐标$(x,y,z)$、通行状态等属性 - 示例数据结构: ```python class Node: def __init__(self, x, y, z, walkable): self.position = (x, y, z) # 三维坐标 self.walkable = walkable # 是否可通行 self.g_cost = float('inf') # 起点到当前节点代价 self.h_cost = 0 # 到终点的启发值 self.parent = None # 路径回溯指针 ``` 2. **A*算法核心流程** ```python def A_star(start, end): open_set = PriorityQueue() # 按f值排序的开放列表 closed_set = set() # 已探索节点集合 start.g_cost = 0 start.h_cost = heuristic(start, end) open_set.put(start) while not open_set.empty(): current = open_set.get() if current == end: # 到达终点 return reconstruct_path(current) closed_set.add(current) for neighbor in get_neighbors(current): # 获取相邻节点 if not neighbor.walkable or neighbor in closed_set: continue tentative_g = current.g_cost + distance(current, neighbor) if tentative_g < neighbor.g_cost: neighbor.parent = current neighbor.g_cost = tentative_g neighbor.h_cost = heuristic(neighbor, end) if neighbor not in open_set: open_set.put(neighbor) return None # 路径不存在 ``` 3. **关键技术优化** - **分层寻路**:对不同地形(水面/山地)使用不同的$h(n)$计算规则 - **动态障碍处理**:实时更新节点通行状态 - **路径平滑**:通过贝塞尔曲线优化路径拐角 - **局部避障**:结合**势场法**处理移动障碍物 $$F_{rep} = \frac{k}{(d-d_0)^2}$$ 其中$d$为到障碍物距离,$k$为排斥系数 #### 口袋西游的工程实现特点 根据逆向分析[^1],其实现可能包含: 1. **坐标浮点数处理**:使用单精度浮点存储三维坐标 2. **多层调用栈**:包含坐标转换、碰撞检测、路径平滑等子模块 3. **增量式寻路**:通过状态标志位控制寻路过程的分步执行 4. **内存优化**:重用节点对象减少GC压力 实际工程中常结合**导航网格(NavMesh)** 技术,将连续空间分解为凸多边形网络,相比网格能更精确描述复杂地形[^1]。 #### 性能优化方向 - **空间分割**:使用四叉树/八叉树加速邻居节点查找 - **并行计算**:对开放列表的优先级队列实现无锁并发 - **预计算**:存储常用路径的中间结果 ---
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